编写Python代码工件缺陷检测提取gabor特征
时间: 2023-06-09 14:04:34 浏览: 63
您可以使用OpenCV库来提取Gabor特征,以下是Python代码:
```python
import cv2
import numpy as np
# 定义Gabor滤波器函数
def build_filters():
filters = []
ksize = 9
for theta in np.arange(0, np.pi, np.pi/4):
for lamda in np.arange(np.pi/4, np.pi, np.pi/4):
kern = cv2.getGaborKernel((ksize, ksize), 1.0, theta, lamda, 0.5, 0, ktype=cv2.CV_32F)
kern /= 1.5*kern.sum()
filters.append(kern)
return filters
# 对图像进行Gabor滤波
def process(img, filters):
accum = np.zeros_like(img)
for kern in filters:
fimg = cv2.filter2D(img, cv2.CV_8UC3, kern)
np.maximum(accum, fimg, accum)
return accum
if __name__ == '__main__':
# 加载图像
img = cv2.imread("test.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# 构建Gabor滤波器
filters = build_filters()
# 对图像进行Gabor滤波
res = process(img, filters)
# 显示结果
cv2.imshow("Result", res)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
在这个代码中,我们首先定义了一个build_filters函数来生成9个不同方向和4个不同波长的Gabor滤波器,然后定义了一个process函数来对图像进行Gabor滤波。最后,我们加载了一张测试图片test.jpg,调用process函数进行Gabor特征提取并显示结果。你可以根据需要更改图像文件名和参数来进行检测。