用Python写一下工件的gabor特征提取
时间: 2023-06-07 19:10:43 浏览: 49
好的,以下是用Python写的gabor特征提取的代码示例:
```python
import numpy as np
import cv2
def build_filters():
filters = []
ksize = 9
for theta in np.arange(0, np.pi, np.pi / 4):
for sigma in (1, 3):
for frequency in (0.05, 0.25):
kernel = cv2.getGaborKernel((ksize, ksize), sigma, theta,
frequency, 0.5, 0, ktype=cv2.CV_32F)
kernel /= 1.5*kernel.sum()
filters.append(kernel)
return filters
def process(img, filters):
accum = np.zeros_like(img)
for kernel in filters:
fimg = cv2.filter2D(img, cv2.CV_8UC3, kernel)
np.maximum(accum, fimg, accum)
return accum
filters = build_filters()
gray_img = cv2.imread('example.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
img_features = process(gray_img, filters)
```
上述代码首先定义了`build_filters`函数用于生成gabor滤波器,其中`theta`参数控制了旋转角度,`sigma`参数控制了高斯分布的标准差,`frequency`参数控制了正弦波的频率。
接下来,通过`process`函数实现对图像的gabor特征提取。该函数利用`cv2.filter2D`函数对图像进行卷积操作,最后将不同方向和频率的特征响应值求最大值并返回。
最后,我们可以使用上述代码读取一张灰度图像并计算其gabor特征,结果保存在`img_features`中供后续使用。