python实现gabor图像特征提取

Gabor滤波器是一种基于Gabor函数的滤波器，通常用于图像处理和计算机视觉中的特征提取。Gabor滤波器具有多个方向和多个频率的滤波器，可以在不同方向和尺度上检测图像中的纹理和边缘。

下面是一个简单的Python代码示例，演示如何使用Gabor滤波器提取图像特征：

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
from scipy import ndimage

def build_filters():
    filters = []
    ksize = 31
    for theta in np.arange(0, np.pi, np.pi / 16):
        kern = cv2.getGaborKernel((ksize, ksize), 4.0, theta, 10.0, 0.5, 0, ktype=cv2.CV_32F)
        kern /= 1.5*kern.sum()
        filters.append(kern)
    return filters

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__':
    # 读取图像
    img = cv2.imread('lena.png', 0)
    # 构造Gabor滤波器
    filters = build_filters()
    # 去除图像平均值，增强对比度
    img = img - ndimage.uniform_filter(img, (11, 11))
    # Gabor滤波
    res1 = process(img, filters)
    # 显示结果
    plt.imshow(res1,cmap='gray')
    plt.show()

在这个示例中，我们使用了OpenCV和NumPy库。首先，我们使用`build_filters()`函数构建Gabor滤波器。然后，我们读取图像并将其传递给`process()`函数。在`process()`函数中，我们使用`cv2.filter2D()`函数来应用每个Gabor滤波器，并将结果相加以获得最终的特征图。最后，我们显示结果。

需要注意的是，Gabor滤波器对于图像的预处理和参数的选择都非常重要，因此需要根据具体应用场景进行调整。