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python Gabor滤波器讲解
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解读Gabor滤波器 Fourier 变换是一种信号处理的有力工具，可以将图像从空域转换到频域，并提取到空域上不易提取到的特征。但是Fourier变换缺乏时间和位置的局部信息。 Gabor 变换是一种短时加窗Fourier变换（简单理解起来就是在特定时间窗内做Fourier变换），是短时傅里叶变换中窗函数取为高斯函数时的一种特殊情况。因此，Gabor滤波器可以在频域上不同尺度、不同方向上提取相关的特征。另外，Gabor函数与人眼的作用相仿，所以经常用作纹理识别上，并取得了较好的效果。 在二维空间中，使用一个三角函数(a)（如正弦函数）与一个高斯函数(b)叠加，我们得到了一个Gabor滤波器(c)。如下图所示：
Gabor函数解读 二维Gabor函数的数学表达式如下： 复数表示：
实数部分：
虚数部分：
x'、y' 计算公式：
介绍公式中各个参数的含义： 波长(λ)：表示Gabor核函数中余弦函数的波长参数。它的值以像素为单位制定，通常大于等于2，但不能大于输入图像尺寸的1/5. 方向(θ)：表示Gabor滤波核中平行条带的方向。有效值为从0°到360°的实数。 相位偏移(ψ)：表示Gabor核函数中余弦函数的相位参数。它的取值范围为-180°到180°。其中，0°与180°对应的方程与原点对称，-90°和90°的方程关于原点成中心对称。 长宽比(γ)：空间纵横比，决定了Gabor函数形状的椭圆率。当γ=1时，形状是圆形；当γ radian theta = angle / 180. * np.pi # get kernel x _x = np.cos(theta) * px + np.sin(theta) * py # get kernel y _y = -np.sin(theta) * px + np.cos(theta) * py # fill kernel gabor[y, x] = np.exp(-(_x**2 + Gamma**2 * _y**2) / (2 * Sigma**2)) * np.cos(2*np.pi*_x/Lambda + Psi) # kernel normalization gabor /= np.sum(np.abs(gabor)) return gabor python做出不同角度Gabor滤波器的图像 import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # Gabor 滤波器实现 # K_size：Gabor核大小 K_size x K_size # Sigma : σ # Gamma： γ # Lambda：λ # Psi ： ψ # angle： θ def Gabor_filter(K_size=111, Sigma=10, Gamma=1.2, Lambda=10, Psi=0, angle=0): # get half size d = K_size // 2 # prepare kernel gabor = np.zeros((K_size, K_size), dtype=np.float32) # each value for y in range(K_size): for x in range(K_size): # distance from center px = x - d py = y - d # degree -> radian theta = angle / 180. * np.pi # get kernel x _x = np.cos(theta) * px + np.sin(theta) * py # get kernel y _y = -np.sin(theta) * px + np.cos(theta) * py # fill kernel gabor[y, x] = np.exp(-(_x**2 + Gamma**2 * _y**2) / (2 * Sigma**2)) * np.cos(2*np.pi*_x/Lambda + Psi) # kernel normalization gabor /= np.sum(np.abs(gabor)) return gabor # define each angle As = [0, 45, 90, 135] # prepare pyplot plt.subplots_adjust(left=0, right=1, top=1, bottom=0, hspace=0, wspace=0.2) # each angle for i, A in enumerate(As): # get gabor kernel gabor = Gabor_filter(K_size=111, Sigma=10, Gamma=1.2, Lambda=10, Psi=0, angle=A) # normalize to [0, 255] out = gabor - np.min(gabor) out /= np.max(out) out *= 255 out = out.astype(np.uint8) plt.subplot(1, 4, i+1) plt.imshow(out, cmap='gray') plt.axis('off') plt.title("Angle "+str(A)) plt.savefig("out.png") plt.show()实验输出Gabor滤波器图像
opencv（python）中使用Gabor滤波器 函数原型： retval=cv.getGaborKernel(ksize, sigma, theta, lambd, gamma[, psi[, ktype]]) 函数使用举例 import numpy as np import cv2 as cv # retval = cv.getGaborKernel(ksize, sigma, theta, lambd, gamma[, psi[, ktype]]) # Ksize 是一个元组 retval = cv.getGaborKernel(ksize=(111,111), sigma=10, theta=60, lambd=10, gamma=1.2) image1 = cv.imread('../paojie.jpg') # dst = cv.filter2D(src, ddepth, kernel[, dst[, anchor[, delta[, borderType]]]]) result = cv.filter2D(image1,-1,retval) cv.imshow('result',result) cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows()实验结果：
参考： python实现Gabor滤波器 Gabor滤波器参数详解 Gabor滤波器原理及opencv中的实现 到此这篇关于python Gabor滤波器讲解的文章就介绍到这了,更多相关Gabor滤波器内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！ 您可能感兴趣的文章:OpenCV-Python实现图像梯度与Sobel滤波器Python 基于FIR实现Hilbert滤波器求信号包络详解python实现低通滤波器代码OpenCV半小时掌握基本操作之分水岭算法OpenCV半小时掌握基本操作之傅里叶变换OpenCV半小时掌握基本操作之图像轮廓OpenCV半小时掌握基本操作之直方图OpenCV半小时掌握基本操作之模板匹配OpenCV半小时掌握基本操作之圆圈检测OpenCV半小时掌握基本操作之对象测量OpenCV半小时掌握基本操作之滤波器 |
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