一、LBPH算法是什么？
LBPH算法（local binary patterns histogram）是一种用于图像处理与分析的特征提取算法。它能够对图像中的局部纹理特征进行提取、描述和匹配，因此在人脸识别、物体检测等领域被广泛应用。
LBPH算法的基本思想是选取一定大小的邻域像素，并将该邻域中的像素值与其中心像素值进行比较，根据比较结果产生二进制编码来表示该邻域的纹理特征。然后，将所有的邻域特征值作为特征向量的维度，并构建以该维度为坐标轴的直方图进行表示，形成了LBPH特征向量，完成特征提取过程。
二、LBPH算法的实现步骤
1.离散化图像
由于LBPH算法能够提取图像局部纹理特征，因此在对图像进行处理前，先需要对图像进行离散化操作。具体的做法是将灰度图像中的像素值分成不同的像素等级，以便于于后续的计算。假设将灰度图像的像素值分成8个等级，则可以得到以下代码：
def discretize_image(img): num_lbp = 8 #离散化为8个区间 pixel = (256 / num_lbp) * np.array(range(num_lbp+1)) img = np.digitize(img, pixel) - 1 return img
2.计算LBPH编码
在计算LBPH编码时，需要对图像中的每个像素点进行处理。我们可以以像素点为中心点，选取一定大小的邻域像素，然后将该邻域中的像素值与中心像素值进行比较，根据比较结果产生二进制代码。
LBPH算法的二进制编码规则如下：若相邻的像素点的像素值大于中心像素点的像素值，则该像素点的二进制编码为1；否则为0。将所有邻域像素的二进制编码拼接起来，即可得到LBPH编码，如下所示：
def compute_lbp(pixel, img, radius=1):
lbp = 0
for i, j in radius_circle(radius):
row, col = pixel[0] + i, pixel[1] + j
if img[row, col] >= img[pixel]:
lbp = (lbp << 1) + 1
else:
lbp = lbp << 1
return lbp
3.计算LBPH直方图
计算LBPH直方图时，需要将全图中的LBPH编码分别存储在直方图中的对应位置中，并进行累加操作。假设直方图的维度为256，则可以使用下列代码进行实现：
def compute_histogram(img, radius=1, n_sample=8):
img = cv2.GaussianBlur(img, (5,5), 0)
hist = np.zeros((2 ** (n_sample * radius * 2)), dtype=np.float32)
for i in range(radius, img.shape[0] - radius):
for j in range(radius, img.shape[1] - radius):
lbp_code = compute_lbp((i, j), img, radius)
hist[lbp_code] += 1
return hist
三、LBPH算法的优缺点
1.优点
LBPH算法能够克服众多面部表情和光照变化的影响，对于模糊、复杂背景和人脸姿态不正的人脸识别问题有很好的效果。
同时，其计算复杂度相对较低，易于实现；也具有较高的鲁棒性和可靠性。
2.缺点
LBPH算法相对于其他的人脸识别算法而言，分类效果相对较差。部分原因是因为LBPH算法仅从局部图像维度来表示人脸特征，因此容易受局部区域的噪声影响而与全局特征差异大。
同时在实际应用中，当人脸尺寸较小时，一些重要的纹理信息可能会被忽略而导致人脸识别效果较差。
四、总结
LBPH算法是一种用于图像处理与分析的特征提取算法。它能够对图像中的局部纹理特征进行提取、描述和匹配，因此在人脸识别、物体检测等领域被广泛应用。其基本思想是选取一定大小的邻域像素，并将该邻域中的像素值与其中心像素值进行比较，根据比较结果产生二进制编码来表示该邻域的纹理特征。随后，以所有邻域特征值作为特征向量的维度，构建以该维度为坐标轴的直方图进行表示，从而完成特征提取过程。
虽然LBPH算法能够克服众多面部表情和光照变化的影响，对于模糊、复杂背景和人脸姿态不正的人脸识别问题有很好的效果，但其相对于其他人脸识别算法而言分类效果较差，同时需要保证人脸样本库中有足够丰富和多样的样本，以提高识别正确率。
