LBP特徴量抽出について（初心者）

Question

前提・実現したいこと

T1-FEフォルダ内に入っている画像すべてをLBP法で特徴量抽出をしてそれぞれをヒストグラムで表示したい

発生している問題・エラーメッセージ

エラーメッセージ

該当のソースコード

ソースコード

試したこと

以下にようなコードをWebを参照しながら入力してみましたが上手くいきませんでした。

import cv2
from skimage import feature
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
import glob

files=glob.glob("./preprocess_images/case1/train/T1-FE/*")

for frame in files:
bgr = cv2.imread(files[i])
gray= cv2.cvtColor(bgr, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

hist_g_1 = cv2.calcHist([bgr],[2],None,[256],[0,256]) #img_1のR(赤)のヒストグラムを計算
plt.plot(hist_g_1,color = "r") #ヒストグラムをプロット
plt.show()

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

ここにより詳細な情報を記載してください。

Answer 1

OpenCV に LBP 特徴量を計算する関数がないので、scikit-image を使うとよいと思います。
pip install scikit-image でインストールできます。

from pathlib import Path

from matplotlib import pyplot as plt
from skimage import feature, io, exposure

hists = []
for path in Path("/data/samples").glob("*.jpg"):  # パスや拡張子は適宜変えてください
    # グレースケールとして読み込む。
    img = io.imread(path, as_gray=True)
    # LBP 特徴量を計算する。
    lbp = feature.local_binary_pattern(img, 30, 9, method="uniform")
    # ヒストグラムを計算する。
    hist, bin_centers = exposure.histogram(lbp, nbins=256, normalize=True)
    hists.append(hist)


# 最後の画像のヒストグラムを表示する。
fig, ax = plt.subplots()
ax.bar(bin_centers, hist)
plt.show()

Comments

[Sukenosuke0221]

詳しくありがとうございます。
実行をしてみたところNameError: name 'bin_centers' is not definedというエラーが発生しました。
explosure.histgramのはhist,bin_centersを返すと調べて出てきたので間違えではないはずなのですが、、
解決法はわかりますでしょうか。たびたびすみません。

[tiitoi]

Path("/data/samples").glob("*.jpg") の部分は環境に合わせて変えてください
"/data/samples" は画像があるディレクトリです。
"*.jpg" は検索対象の画像の拡張子です。

[Sukenosuke0221]

解決しました。ありがとうございます。