局部二进制模式逻辑

Question

我对LBP算法的直方图有疑问。假设我有一个1000x1000的图像，我把这个图像分成4个子图像，每个子图像250×250，据我所知，我应该计算每个子图像直方图，生成一个59个位置的直方图向量(统一的LBP版本)。

我的怀疑是，维基百科的文章说我必须把每个直方图向量连在一起才能生成特征向量，所以我的图像的特征向量是一个有236个位置的向量?59个位置*4个子图像。

计算整个图像，只生成一个59位置直方图向量作为我的特征向量是错误的吗？

谢谢!

Answer 1

通过更多的拆分，您可以获得更多关于图像的信息:图像不同部分的纹理是什么。没有分裂，你只能得到一个平均的纹理。想象一下，您想要从直方图或100*100像素的图像中识别出一只猫。