使用Python将上述代码中gabor处理后的图像合成一张大图,并以处理前的名字命名,保存下来并展示
时间: 2024-03-17 20:46:28 浏览: 18
好的,我来回答你的问题。
首先,我们需要导入必要的库:cv2, numpy, os。
假设我们有两张图像,分别为 "image1.jpg" 和 "image2.jpg",这两张图像都需要进行 Gabor 滤波处理,然后将处理后的图像按照原始大小合成一张大图像,并以处理前的名字命名并保存。
下面是代码实现:
```python
import cv2
import numpy as np
import os
# 定义 Gabor 滤波函数
def gabor_filter(img, K=9, sigma=1.0, gamma=0.5, lambd=1.0, psi=0.0):
filters = []
for theta in np.arange(0, np.pi, np.pi / K):
kern = cv2.getGaborKernel((K, K), sigma, theta, lambd, gamma, psi, ktype=cv2.CV_32F)
kern /= 1.5*kern.sum()
filters.append(kern)
features = []
for kern in filters:
fimg = cv2.filter2D(img, cv2.CV_8UC3, kern)
features.append(fimg)
return features
# 定义合成图像函数
def merge_images(images, rows, cols):
# 图像大小
img_size = images[0].shape[:2]
# 合成图像大小
merge_size = (cols * img_size[1], rows * img_size[0])
# 创建合成图像
merge_img = np.zeros((merge_size[0], merge_size[1]), dtype=np.uint8)
# 合成图像
for i in range(rows):
for j in range(cols):
merge_img[i * img_size[0]: (i + 1) * img_size[0], j * img_size[1]: (j + 1) * img_size[1]] = images[i*cols+j]
return merge_img
# 图像路径
image_path1 = "image1.jpg"
image_path2 = "image2.jpg"
# 读取图像
img1 = cv2.imread(image_path1, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
img2 = cv2.imread(image_path2, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# Gabor 滤波处理
gabor_img1 = gabor_filter(img1)
gabor_img2 = gabor_filter(img2)
# 合成图像
merge_img1 = merge_images(gabor_img1, 3, 3)
merge_img2 = merge_images(gabor_img2, 3, 3)
# 获取文件名
filename1 = os.path.splitext(image_path1)[0]
filename2 = os.path.splitext(image_path2)[0]
# 保存合成图像
cv2.imwrite(filename1 + "_gabor.jpg", merge_img1)
cv2.imwrite(filename2 + "_gabor.jpg", merge_img2)
# 显示合成图像
cv2.imshow("merge_img1", merge_img1)
cv2.imshow("merge_img2", merge_img2)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
以上代码假设图像大小相同,将 Gabor 滤波处理后的图像按照 3 行 3 列的方式合成一张大图像。如果图像大小不同,需要进行调整。