Gabor Filters对中文字图片的特征提取

中文字ocr是个比较讨厌的事情，主要是因为中文字繁多，光简体字就有6000多个以上，虽然其中大部分简体字是不常用的。对于这么一个这么大的，种类繁多的数据集，在分类的时候真心头疼，看了很多paper后，发现现在的state of the art是基于gabor filters，通过这个过滤器，对一个中文字的不同角度的比划进行过滤，然后在每个subregion里的每个角度的比划进行统计之后生成一个histogram，和bag of words一样，histogram可以用来对每个字进行分类或者用来寻找最近邻。

gabor filters 是个复杂的东西，网上的方程各种各样的，数学不好的小白就很难明白。在网上找了好多现成的函数之后，最后找到一个能用的matlab函数:

function gb=gabor_fn(rows,cols,sigma,theta,lambda,psi,gamma)         sigma_x = sigma;    sigma_y = sigma/gamma;         % Bounding box    nstds = 3;    xmax = max(abs(nstds*sigma_x*cos(theta)),abs(nstds*sigma_y*sin(theta)));    xmax = ceil(max(1,xmax));    ymax = max(abs(nstds*sigma_x*sin(theta)),abs(nstds*sigma_y*cos(theta)));    ymax = ceil(max(1,ymax));    xmin = -xmax; ymin = -ymax;    [x,y] = meshgrid(xmin:xmax,ymin:ymax);    %[x,y] = meshgrid(-rows/2:rows/2-1,-cols/2:cols/2-1);    % Rotation     x_theta=x*cos(theta)+y*sin(theta);    y_theta=-x*sin(theta)+y*cos(theta);    gb= exp(-.5*(x_theta.^2/sigma_x^2+y_theta.^2/sigma_y^2)).*cos(2*pi/lambda*x_theta+psi);

rows和cols是图片的大小, sigma是gauss的那个sigma，越大的话周围的pixels影响越大,theta要提取的比划的角度，lambda这个貌似是什么的长度(不明白啊),psi这里没用,gamma生成y_sigma。

通过改变theta这个角度值可以获得不同角度比划的信息。

I = imread('~/Desktop/11.png')J = rgb2gray(I);K = imresize(J,[64,64])gb=gabor_fn(64,64,1.2,theta,5,0,1)

这里的theta分别是pi/2, pi/4, pi和 3*pi/4 这个四个值，他们可以分别抓取中文字比划的那8个方向。下面就是这个函数能产生的效果

冲上面的图就能看出这个过滤器的威力，过滤图片之后，我们可以对每个图片其中某个的区域的点阵进行统计，这样生成一个histogram，通过histogram可以有效的对每个字进行区分。

在我的试验中，我用了16个1616大小的方格作为第一次层histogram数组，然后在它的上面又叠加了9个1616的数组，总共是一个长(16+9)*4 = 100的数组。这么长的数组以后还的进行pca或者lda什么。实验在进行中。。。

转自：http://kkx.github.io/blog/2012/06/28/gabor-filtersdui-zhong-wen-zi-tu-pian-de-te-zheng-ti-qu/