Python图像纹理提取

引言

在计算机视觉领域中，图像纹理提取是一个重要的任务。图像纹理通常指的是一种表面的视觉特征，是由一组具有一定的重复性质的基元构成的。我们通过提取图像中的纹理信息，可以实现很多有趣的功能。例如，我们可以使用纹理信息来区分不同的物体或区域，进行图像分类，或者用于图像合成和文化遗产保护等领域。

原理介绍

在一个纹理区域内，我们通常可以发现许多小的重复的基本元素。可以把这些基本元素看作是纹理的基石，它们中的一部分比其他的更能表示出整个纹理。因此，一个基于纹理的图像分类方法或者其他使用纹理特征的方法应该首先找到基本元素，这样图像中的每个区域就可以用这些元素集合来表示。所以，我们的目标是找到这些基本元素，并将其表示为纹理描述符。在这里，我们介绍两种常见的纹理描述符：LBP和HOG。

#示例代码1：LBP算法实现纹理描述符

import numpy as np
import cv2
 
def LBP(img,sr=1,sc=1):
    h,w=img.shape
    
    lbp=np.zeros_like(img)
    
    for i in range(sr,h-sr):
        for j in range(sc,w-sc):
            center_pix=img[i,j]
            code=0
            code|=(img[i-sr,j-sr]>center_pix)<<7
            code|=(img[i-sr,j]>center_pix)<<6
            code|=(img[i-sr,j+sr]>center_pix)<<5
            code|=(img[i,j+sr]>center_pix)<<4
            code|=(img[i+sr,j+sr]>center_pix)<<3
            code|=(img[i+sr,j]>center_pix)<<2
            code|=(img[i+sr,j-sr]>center_pix)<<1
            code|=(img[i,j-sr]>center_pix)<<0
            lbp[i,j]=code
            
    return lbp

#示例代码2：HOG算法实现纹理描述符

from skimage.feature import hog
from skimage import data,exposure

image = data.astronaut()
fd,hog_image=hog(image, orientations=8, pixels_per_cell=(16,16),cells_per_block=(1, 1), feature_vector=True, visualise=True)

hog_image_rescaled = exposure.rescale_intensity(hog_image, in_range=(0, 10))

print(fd)

应用实例

在实际应用中，我们可以将纹理描述符与机器学习算法或其他计算机视觉技术（如物体检测、图像分类、图像检索等）相结合，构建出各种强大的应用程序。以下是一个图像分类应用的示例代码。

#示例代码3：图像分类应用
 
import os
import cv2
 
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
 
img_folder='./texture_images'
 
def load_data():
    img_paths=[]
    img_labels=[]
    
    for img_name in os.listdir(img_folder):
        img_path=os.path.join(img_folder,img_name)
        
        if os.path.isfile(img_path):
            img=cv2.imread(img_path,cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
            img=cv2.resize(img,(256,256),interpolation=cv2.INTER_AREA)
            img_paths.append(img_path)
            img_labels.append(int(img_name.split('.')[0].split('_')[-1])-1)
            
    return img_paths,img_labels
 
def extract_features(img_paths):
    features=[]
    
    for img_path in img_paths:
        img=cv2.imread(img_path,cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
        img=LBP(img)
        fd,hog_image=hog(img, orientations=8, pixels_per_cell=(16,16),cells_per_block=(1, 1), feature_vector=True, visualise=True)
        features.append(fd)
        
    return np.array(features)
 
img_paths,img_labels=load_data()
features=extract_features(img_paths)
 
X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(features,img_labels,test_size=0.2,random_state=42)
 
knn=KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
knn.fit(X_train,y_train)
 
y_pred=knn.predict(X_test)
 
print('Accuracy:',accuracy_score(y_test,y_pred))

结论

纹理分析和纹理提取在计算机视觉领域扮演着至关重要的角色。纹理描述符是一种很有用的特征，可以应用于不同的计算机视觉任务。例如，可以使用LBP和HOG算法提取图像的纹理特征，然后将其与机器学习算法相结合，在图像分类或其他计算机视觉领域中获得很好的性能。此外，还可以使用纹理信息进行图像合成、文化遗产保护等领域。希望这篇文章可以帮助您理解纹理分析和纹理提取的基本原理并为未来的工作提供一些启示。