GLCM

灰度共生矩阵法(GLCM)，就是通过计算灰度图像得到它的共生矩阵，然后通过计算该共生矩阵得到矩阵的部分特征值，来分别代表图像的某些纹理特征。

原始LBP

局部二值模式(LBP)是一种用来描述图像局部纹理特征的算子，具有多分辨率，灰度尺度不变，旋转不变等特性。主要用于特征提取中的纹理提取。
原始的LBP算子定义在一个33的窗口内，以窗口中心像素为阀值，与相邻的8个像素的灰度值进行比较，如果相邻像素值大于中心像素值，则该位置被标记为1，否则标记为0.如果可以得到一个8位的二进制数(若转换为10进制，则是LBP码)，我们将这个值作为窗口中心像素点的LBP值，以此来反映33区域的纹理信息。

圆形LBP

在原始LBP上进行了扩展，用圆形邻域代替了正方形邻域。当圆形边界上的点落在交接点上时，可以使用双线性插值法来计算该点的像素值。

旋转不变LBP

通过对原始LBP得到的数值转化为二进制编码，对它进行循环移位操作，有8种情况(包括自身)。然后计算出循环位移之后最小的值最后这个拥有旋转不变特性。

均匀模式LBP

LBP算子可以产生大量的模式，随着采样点数的增加，二进制模式的种类指数趋势增加。
于是可以通过均衡模式LBP对LBP得到的二进制模式种类进行降维，使用更少的数据量来最好的表示图像的信息。
均衡模式LBP的思想主要是限制一个二进制序列从0到1或从1到0的跳变次数不超过2次。

均衡模式+旋转不变模式LBP

使用两种模式叠加起来提取特征。
参考博客：https://blog.csdn.net/hongbin_xu/article/details/79924961