图像特征提取：Cython的局部二值模式

介绍 特征提取的共同目标是将原始数据表示为一组简化的特征，以更好地描述其主要特征和属性[1]。 这样，我们可以减少原始输入的维数，并将新功能用作训练模式识别和分类技术的输入。 尽管可以从图片中提取一些功能，但是局部二值模式（LBP）是理论上简单但有效的灰度和旋转不变纹理分类方法。 它们之所以起作用，是因为最频繁的模式对应于原始微特征，例如边缘，拐角，斑点，平坦区域[2]。 在[2]中，Ojala等

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