Matlab LBP植物叶片识别

clc;clear;
allsamples=[];%所有训练图像
M=300;N=300;
SubNum=3;
SubRow = M/SubNum;
SubCol = N/SubNum;
LbpHist=zeros(8,SubNum*SubNum*59);
for n=1:3
   for m=1:8
     I11=imread(strcat('.bmp'));
     [M,N]=size(I11);
     %分块获取LBP直方图，共分SubNum*SubNum块，每块提取1*59的特征
     %所以总共特征数为1*（SubNum*SubNum*59）
     %初始化特征向量及分块数
     h=((n-1)*8+m);
     SP=[-1 -1; -1 0; -1 1; 0 -1; -0 1; 1 -1; 1 0; 1 1];
     mapping=getmapping(8,'u2');   
     for i=1:SubNum
       for j=1:SubNum
          Img = I11(((i-1)*SubRow+1):i*SubRow, ((j-1)*SubCol+1):j*SubCol);
          LbpImg = LBP(Img,SP,0,'i');
          H11=LBP(LbpImg,1,8,mapping,'h');
          Index = (i-1)*SubNum+j;     %计算第几块 
          LbpHist(h,((Index-1)*59+1):Index*59)=H11;
       end
     end
     %imshow(I11);
     %下面这行的112和92两个数据哪里来的？干什么用？记住多用容易认的变量，比如SubNum
     b=I11(1:SubNum*SubNum*59); % b是行矢量 1×N，其中N＝112*92，提取顺序是先列后行，即从上到下，从左到右
     b=double(b);
     %allsamples有何作用？
     allsamples=[allsamples; b];  % allsamples 是一个M * N 矩阵，allsamples 中每一行数据代表一张图片，其中M＝200
   end
end
  [fn,pn,fi]=uigetfile('*.bmp','选择图片');
  I12=imread([pn fn]);
  [M1,N1]=size(I12);
  SubNum=3;
  SubRow = M1/SubNum;
  SubCol = N1/SubNum;
  LbpHist1=zeros(1,SubNum*SubNum*59);
  SP=[-1 -1; -1 0; -1 1; 0 -1; -0 1; 1 -1; 1 0; 1 1];
  mapping=getmapping(8,'u2');   
     for i=1:SubNum
       for j=1:SubNum
          Img1 = I12(((i-1)*SubRow+1):i*SubRow, ((j-1)*SubCol+1):j*SubCol);
          LbpImg1 = LBP(Img1,SP,0,'i');
          H12=LBP(LbpImg1,1,8,mapping,'h');
          Index = (i-1)*SubNum+j;     %计算第几块 
          LbpHist1(((Index-1)*59+1):Index*59)=H12;
       end
     end
     juli=zeros(1,24);
     for j=1:24
         for i=1:SubNum*SubNum*59
             S=LbpHist(j,i);
             Q=LbpHist1(i);
             S1=S-Q;
             Q1=S+Q;
             f=sum(S1^2/Q1);
         end
         juli(1,j:j+1)=f;
     end
min=min(juli);
[m2,n2]=find(juli==min);
[xsort,index]=sort(juli);
n3=index(1);
class1=8;
class2=16;
class3=24;
if n3<=class1
    disp('这个叶片属于class1');
else if n3>class1&&n3<=class2
       disp('这个叶片属于class2');
       else if n3>class2&&n3<=class3
               disp('这个叶片属于class3');
           else
               disp('没有类别');
           end
    end
end
% GETMAPPING returns a structure containing a mapping table for LBP codes.
%  MAPPING = GETMAPPING(SAMPLES,MAPPINGTYPE) returns a
%  structure containing a mapping table for
%  LBP codes in a neighbourhood of SAMPLES sampling
%  points. Possible values for MAPPINGTYPE are
%       'u2'   for uniform LBP
%       'ri'   for rotation-invariant LBP
%       'riu2' for uniform rotation-invariant LBP.
%
%  Example:
%       I=imread('rice.tif');
%       MAPPING=getmapping(16,'riu2');
%       LBPHIST=lbp(I,2,16,MAPPING,'hist');
%  Now LBPHIST contains a rotation-invariant uniform LBP
%  histogram in a (16,2) neighbourhood.
%


function mapping = getmapping(samples,mappingtype)
% Version 0.1.1
% Authors: Marko Heikkil?and Timo Ahonen


% Changelog
% 0.1.1 Changed output to be a structure
% Fixed a bug causing out of memory errors when generating rotation
% invariant mappings with high number of sampling points.
% Lauge Sorensen is acknowledged for spotting this problem.





table = 0:2^samples-1;
newMax  = 0; %number of patterns in the resulting LBP code
index   = 0;


if strcmp(mappingtype,'u2') %Uniform 2
  newMax = samples*(samples-1) + 3;
  for i = 0:2^samples-1
    j = bitset(bitshift(i,1,samples),1,bitget(i,samples)); %rotate left
    numt = sum(bitget(bitxor(i,j),1:samples)); %number of 1->0 and
                                               %0->1 transitions
                                               %in binary string
                                               %x is equal to the
                                               %number of 1-bits in
                                               %XOR(x,Rotate left(x))
    if numt <= 2
      table(i+1) = index;
      index = index + 1;
    else
      table(i+1) = newMax - 1;
    end
  end
end


if strcmp(mappingtype,'ri') %Rotation invariant
  tmpMap = zeros(2^samples,1) - 1;
  for i = 0:2^samples-1
    rm = i;
    r  = i;
    for j = 1:samples-1
      r = bitset(bitshift(r,1,samples),1,bitget(r,samples)); %rotate
                                                             %left
      if r < rm
        rm = r;
      end
    end
    if tmpMap(rm+1) < 0
      tmpMap(rm+1) = newMax;
      newMax = newMax + 1;
    end
    table(i+1) = tmpMap(rm+1);
  end
end


if strcmp(mappingtype,'riu2') %Uniform & Rotation invariant
  newMax = samples + 2;
  for i = 0:2^samples - 1
    j = bitset(bitshift(i,1,samples),1,bitget(i,samples)); %rotate left
    numt = sum(bitget(bitxor(i,j),1:samples));
    if numt <= 2
      table(i+1) = sum(bitget(i,1:samples));
    else
      table(i+1) = samples+1;
    end
  end
end


mapping.table=table;
mapping.samples=samples;
mapping.num=newMax;