gabor卷积 pytorch

Gabor卷积是一种特殊的卷积操作，它可以用于图像处理、特征提取等领域。在PyTorch中，可以使用torchvision中的transforms模块实现Gabor卷积。

首先，需要安装`torchvision`模块：

pip install torchvision

然后，可以使用如下代码实现Gabor卷积：

import torch
import torchvision.transforms as transforms
from torchvision.transforms.functional import pad
import numpy as np

def gabor_kernel(size, sigma, theta, lambd, psi=0, gamma=1):
    """Generate Gabor kernel"""
    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 + psi)
    return gb

class GaborConv2d(torch.nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size, sigma, theta, lambd, psi=0, gamma=1):
        super(GaborConv2d, self).__init__()
        self.in_channels = in_channels
        self.out_channels = out_channels
        self.kernel_size = kernel_size
        self.sigma = sigma
        self.theta = theta
        self.lambd = lambd
        self.psi = psi
        self.gamma = gamma
        
        # Generate Gabor kernels
        kernels = []
        for i in range(out_channels):
            kernel = gabor_kernel(kernel_size, sigma, theta, lambd, psi, gamma)
            kernel = np.repeat(kernel[:, :, np.newaxis], in_channels, axis=2)
            kernels.append(kernel)
        self.kernels = torch.FloatTensor(kernels)
        
        # Make kernels as parameters of the model
        self.kernels = torch.nn.Parameter(self.kernels)
        
    def forward(self, x):
        # Pad input tensor
        x = pad(x, (self.kernel_size // 2, self.kernel_size // 2, self.kernel_size // 2, self.kernel_size // 2))
        
        # Convolve input tensor with Gabor kernels
        out = torch.nn.functional.conv2d(x, self.kernels)
        
        return out

上述代码中，`gabor_kernel`函数用于生成Gabor核，`GaborConv2d`类继承自`torch.nn.Module`，用于实现Gabor卷积。在`GaborConv2d`类的初始化函数中，生成Gabor核，并将其作为模型参数。在`forward`函数中，使用`torch.nn.functional.conv2d`函数进行卷积操作。

使用时，可以像使用其他PyTorch卷积层一样使用GaborConv2d层：

gabor_conv = GaborConv2d(in_channels=3, out_channels=16, kernel_size=7, sigma=1.0, theta=0.0, lambd=5.0, psi=0.0, gamma=1.0)
input_tensor = torch.randn(1, 3, 224, 224)
output_tensor = gabor_conv(input_tensor)

上述代码中，`in_channels`表示输入通道数，`out_channels`表示输出通道数，`kernel_size`表示卷积核大小，`sigma`表示Gabor核的标准差，`theta`表示Gabor核的方向，`lambd`表示Gabor核的波长，`psi`表示Gabor核的相位，`gamma`表示Gabor核的纵横比。`input_tensor`是输入张量，`output_tensor`是输出张量。