EP07_04 — 🟠 Codificación Manual del Descriptor LBP

7.18.4.1 📋 Directrices de Implementación

1. Cantidad: Leer el entero \(T\) (número de vecindades a procesar).
2. Datos de cada vecindad: Para cada una de las \(T\) vecindades, leer una matriz \(3\times3\) de enteros (intensidades), proporcionada en 3 líneas de 3 valores cada una. El píxel central es la posición [1][1].
3. Orden de los vecinos: Recorra los 8 vecinos en sentido horario, comenzando en la esquina superior izquierda, en el siguiente orden de posiciones [fila][columna]: [0][0], [0][1], [0][2], [1][2], [2][2], [2][1], [2][0], [1][0]. Este es el índice \(p = 0, 1, \ldots, 7\) de la ecuación del LBP.
4. Función umbral: Para cada vecino \(p\) con intensidad \(g_p\) y centro \(g_c\), calcule \(s(g_p - g_c)\), que vale 1 si \(g_p \geq g_c\) y 0 en caso contrario.
5. Código LBP: Calcule \[ \mathrm{LBP} = \sum_{p=0}^{7} s(g_p - g_c)\, 2^p. \]
6. Transiciones: Considerando la secuencia circular de bits \(s_0, s_1, \ldots, s_7\) (en el orden del punto 3), cuente cuántos pares consecutivos adyacentes en la secuencia circular (incluyendo el par \(s_7, s_0\)) difieren entre sí.
7. Clasificación: Si el número de transiciones es \(\le 2\), clasifique como UNIFORME; en caso contrario, NAO_UNIFORME.
8. Salida: Para cada vecindad, en el orden de entrada, imprimir el código LBP (entero decimal, \(0\)–\(255\)), el número de transiciones y la clasificación.

7.18.4.2 📌 Restricciones Computacionales

• Orden fija de los vecinos: el orden del punto 3 es obligatorio — invertirlo produce un código numéricamente diferente, incluso representando el mismo patrón visual.
• Comparación no estricta: \(s(z) = 1\) cuando \(z \ge 0\) (el propio capítulo define la igualdad como incluida en el caso 1).
• Conteo circular: no olvide el par que cierra el ciclo (\(s_7\) con \(s_0\)); ignorar ese par es un error común que clasifica incorrectamente patrones uniformes.

7.18.4.3 🧠 Fundamentación Teórica

Los patrones uniformes se concentran en regiones de textura suave o bordes simples; los patrones no uniformes tienden a corresponder a ruido de alta frecuencia. Por eso, el histograma LBP uniforme, usado en el proyecto de clasificación de texturas, agrupa todos los patrones no uniformes en un único compartimento, reduciendo la dimensionalidad del descriptor.

7.18.4.4 📦 Especificación de Entrada y Salida (VPL)

Entrada:

• Línea 1: Entero \(T\).
• Para cada vecindad: 3 líneas con 3 enteros cada una (matriz \(3\times3\)).

Salida:

• \(T\) líneas, en el formato LBP=<int> transicoes=<int> <UNIFORME|NAO_UNIFORME>.

7.18.4.5 📌 Ejemplos

%%writefile EP07_04.py
# Código Python

Overwriting EP07_04.py

TestSuite("EP07_04.py").run()

✔️ EP07_04.cases ya existe en casos/
📋 5 caso(s) cargado(s) de casos/EP07_04.cases

🔍 Probando Python: EP07_04.py
⚠️ EP07_04.py: archivo vacío (menos de 3 líneas). Pruebas omitidas.