Gabor滤波器用篇python实现

Gabor滤波器是一种基于Gabor函数的滤波器，用于图像处理和计算机视觉中。下面是用Python实现Gabor滤波器的步骤：

1. 导入必要的库：

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

2. 定义Gabor函数：

def gabor_kernel(size, theta, lambd, sigma, gamma):
    """
    size: int, 滤波器尺寸
    theta: float, 方向角度
    lambd: float, 波长
    sigma: float, 标准差
    gamma: float, 空间纵横比
    """
    x, y = np.meshgrid(np.linspace(-1, 1, size), np.linspace(-1, 1, size))
    x_theta = x * np.cos(theta) + y * np.sin(theta)
    y_theta = -x * np.sin(theta) + y * np.cos(theta)
    gb = np.exp(-0.5 * (x_theta ** 2 + gamma ** 2 * y_theta ** 2) / sigma ** 2) * np.cos(2 * np.pi * x_theta / lambd)
    return gb

3. 定义Gabor滤波器函数：

def gabor_filter(img, kernels):
    """
    img: numpy.ndarray, 输入图像
    kernels: list, Gabor函数列表
    """
    result = np.zeros_like(img)
    for kernel in kernels:
        fimg = cv2.filter2D(img, cv2.CV_8UC3, kernel)
        result = np.maximum(result, fimg, result)
    return result

4. 使用Gabor滤波器对图像进行滤波：

# 读取图像
img = cv2.imread("lena.png", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 定义Gabor函数列表
kernels = []
for theta in range(4):
    theta = theta / 4. * np.pi
    for lambd in [1, 3]:
        for sigma in [1, 3]:
            for gamma in [0.05, 0.5]:
                kernel = gabor_kernel(64, theta, lambd, sigma, gamma)
                kernels.append(kernel)

# 对图像进行Gabor滤波
result = gabor_filter(img, kernels)

# 显示结果
plt.subplot(121), plt.imshow(img, cmap="gray")
plt.title("Original"), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(122), plt.imshow(result, cmap="gray")
plt.title("Gabor Filter"), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()

这里以Lena图像为例，使用了16个不同参数的Gabor函数进行滤波。最后将滤波结果和原图像进行对比并显示出来。