设计一个尺度为5，方向为8的gabor滤波器，并将处理后的图像组合成一张图，并输出

以下是使用Python实现尺度为5，方向为8的gabor滤波器并将处理后的图像组合成一张图并输出的示例代码：

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt


def build_filters():
    filters = []
    ksize = 9
    for theta in np.arange(0, np.pi, np.pi / 8):
        for sigma in range(1, 6):
            for frequency in (0.1, 0.2):
                kernel = cv2.getGaborKernel((ksize, ksize), sigma, theta, frequency, 0.5, 0, ktype=cv2.CV_32F)
                kernel /= 1.5 * kernel.sum()
                filters.append(kernel)
    return filters


def process(img, filters):
    features = np.zeros((img.shape[0], img.shape[1], len(filters)), dtype=np.float32)
    for i, kernel in enumerate(filters):
        filtered = cv2.filter2D(img, cv2.CV_8UC3, kernel)
        features[:, :, i] = filtered
    return features


# 读取图像并转为灰度图
img = cv2.imread('lena.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 构建gabor滤波器组
filters = build_filters()

# 对图像进行gabor特征提取
features = process(gray, filters)

# 显示gabor滤波后的特征图像
fig, axes = plt.subplots(nrows=5, ncols=8, figsize=(16, 10))
for i, ax in enumerate(axes.flat):
    ax.imshow(features[:, :, i], cmap='gray')
    ax.set_xticks([])
    ax.set_yticks([])
plt.show()

在上面的示例代码中，首先定义了一个`build_filters`函数，用于构建尺度为5，方向为8的gabor滤波器组。接着定义了一个`process`函数，用于对图像进行gabor特征提取。

在主函数中，首先读取图像并转为灰度图，然后构建gabor滤波器组，最后对图像进行gabor特征提取，并将处理后的图像组合成一张图并输出。

注意：上述示例代码中的`lena.jpg`是一张测试图片，需要将其放在与代码同一目录下才能运行。