python 借助opencv实现Gabor滤波特征提取

首先说一下环境，windows 8.0 64位系统，OpenCV版本为2.4.7, python 版本为2.7.6，IDE为 64位 Anaconda
目的是实现图像的Gabor特征提取，分三个小程序完成
包含头文件：

import cv2
import numpy as np
import pylab as pl

程序一，gaborl滤波器的构建，使用6个尺度分四个方向

**###   构建Gabor滤波器
def build_filters():filters = []ksize = [7,9,11,13,15,17] # gabor尺度，6个lamda = np.pi/2.0 #波长for theta in np.arange(0, np.pi, np.pi / 4): #gabor方向，0°，45°，90°，135°，共四个for K in xrange(6): kern = cv2.getGaborKernel((ksize[K], ksize[K]), 1.0, theta, lamda, 0.5, 0, ktype=cv2.CV_32F)kern /= 1.5*kern.sum()filters.append(kern)return filters

程序二，滤波过程

###    Gabor滤波过程
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

程序三，特征图生成并显示

###    Gabor特征提取
def getGabor(img,filters):res = [] #滤波结果for i in xrange(len(filters)):        res1 = process(img, filters[i])res.append(np.asarray(res1))pl.figure(2)for temp in xrange(len(res)):pl.subplot(4,6,temp+1)pl.imshow(res[temp], cmap='gray' )pl.show()return res  #返回滤波结果,结果为24幅图，按照gabor角度排列

结果展示如下：
24个滤波器核

24个滤波结果

转自这里

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