常规的行人目标检测方法往往以底层特征为基础，采用密集窗口扫描的分类检测模式，其计算资源开销大而难以满足快速性要求。针对此问题，研究了一种新的行人目标快速检测方法。引入视觉选择性注意计算进行目标候选区域定位，通过提取候选区域的积分有向梯度直方图IHOG（integrated histogram of oriented gradient）特征和局部二值模式LBP（local binary pattern）特征以形成组合优势，通过级联支持向量分类方式对区域内容进行分级检测，实现了快速、可靠的行人目标检测。 DE

根据博文中uniform LBP/旋转不变性等价或均匀LBP 原理，编写相应C++代码，并测试与python函数skimage.feature.local_binary_pattern函数结果几乎一致。

计算机视觉 目标跟踪LBP特征提取 程序 代码 MATLAB版

mo_4_bag.m随机森林matlab源码，原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_43863744/article/details/106579296

通过MATLAB提取图像的LBP特征，matlab2021a测试通过 I_MB=zeros(mSub,nSub); for ii=1:mSub for jj=1:nSub I_center=I(1+mRem:mRem+mSub*blockSize,1+nRem:nRem+nSub*blockSize); SubRgn = I_center( (ii-1)*blockSize+1 :ii*blockSize, (jj-1)* blockSize+1:jj*blockSize ); I_MB(ii,jj)=mean(SubRgn(:)); end end

基于LBP特征提取和GLCM特征提取的纹理图像分割仿真，matlab2021a仿真测试。

LBP特征提取算法（计算机视觉） 计算机视觉.pdf

图像特征提取算法matlab仿真，包括LBP特征LDP特征LOOP特征等。matlab2021a运行测试

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