Python实现LBP纹理特征提取与图像分类实战
本文介绍基于Python的LBP（局部二值模式）纹理特征提取及SVM分类器实现图像分类的完整流程。针对小规模数据集，通过将512x512图像分割为9块，利用5块训练、4块测试，提取LBP直方图特征。实验结果显示分类正确率达90.6%，并提供了环境配置、代码实现及结果分析。
2026-10-13
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本文介绍基于Python的LBP（局部二值模式）纹理特征提取及SVM分类器实现图像分类的完整流程。针对小规模数据集，通过将512x512图像分割为9块，利用5块训练、4块测试，提取LBP直方图特征。实验结果显示分类正确率达90.6%，并提供了环境配置、代码实现及结果分析。
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