python实现利用Gabor进行图像特征纹理提取

可以使用OpenCV库实现利用Gabor进行图像特征纹理提取。首先，需要定义Gabor滤波器的核函数，然后对图像进行卷积运算得到纹理特征图。下面是一个简单的Python代码实现：

import cv2
import numpy as np

def build_filters(ksize, sigma, theta, lambd, gamma):
    filters = []
    for i in range(0, 8):
        theta = theta / 180.0 * np.pi
        kern = cv2.getGaborKernel((ksize, ksize), sigma, theta, lambd, gamma, 0, ktype=cv2.CV_32F)
        kern /= 1.5*kern.sum()
        filters.append(kern)
        theta += np.pi/8.
    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__':
    img = cv2.imread('lena.jpg')
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    filters = build_filters(ksize=31, sigma=3.0, theta=0.0, lambd=15.0, gamma=0.5)
    result = process(gray, filters)
    cv2.imshow('result', result)
    cv2.waitKey()

其中，`build_filters`函数用于生成8个方向的Gabor核函数，`process`函数用于进行卷积运算得到纹理特征图。在主函数中，加载图像并转为灰度图，生成Gabor核函数并进行卷积操作，最终显示纹理特征图。