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 cv2import numpy as npimport 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

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