opencv-python +ski-image实现指静脉的LBP（局部二进制模式）特征提取

LBP：

我对original LBP的理解是：对一个灰度图像的每个像素，用这个像素周围一格或者N格的其他像素做比较，最后将这周围（一般是8个）得到的比较结果串起来得到一个8位二进制的串，用这个8位二进制数在一个同等大小的矩阵中的同等位置替代原来像素信息，遍历整个图像即可得到这副图像的LBP图像。原理上来说，original LBP 具有灰度不变性。而如果用一个圆形的8个（或者更多）等分点来代替原来的矩形，并且将最后得到8位二进制的串进行移位，使得最后的串值最小，这样的LBP就具有了旋转不变性。

当然LBP 还有其他的形式，点击这里你的雷哥的博客可以帮助了解。

网上很多博客都介绍了如何实现LBP的提取，但是我有点累。。。不想造轮子了。

于是推荐大家使用 ski-image，这个包里对各种LBP的方法有一个很友好的封装。

ski-image官方文档

下面是有关这个函数local_binary_pattern的截图

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