def Gabor_process(img): # get shape H, W, _ = img.shape # gray scale gray = BGR2GRAY(img).astype(np.float32) # define angle As = [0, 45, 90, 135] # prepare pyplot plt.subplots_adjust(left=0, right=1, top=1, bottom=0, hspace=0, wspace=0.2) out = np.zeros([H, W], dtype=np.float32) # each angle for i, A in enumerate(As): # gabor filtering _out = Gabor_filtering(gray, K_size=11, Sigma=1.5, Gamma=1.2, Lambda=3, angle=A) # add gabor filtered image out += _out # scale normalization out = out / out.max() * 255 out = out.astype(np.uint8) return out

这是一个使用 Gabor 滤波器对图像进行处理的函数。具体来说，输入参数为图像，输出为处理后的图像。函数首先获取输入图像的尺寸和灰度图像，接着定义了一组 Gabor 滤波器的角度，并准备好 pyplot（可能是用于可视化的工具包）。

在处理过程中，函数针对每个角度，应用了 Gabor 滤波器对灰度图像进行滤波，并将每个角度的滤波结果相加。最后，对结果进行了归一化和类型转换，输出处理后的图像。