如何运用Python实现图像Gabor变换与特征提取的详细步骤？

本文共计2326个文字，预计阅读时间需要10分钟。

1. 前言：在深度学习兴起之前，图像识别领域北有Gabor帮主，南有SIFT诱惑小哥哥。目前，深度学习技术可以利用CNN网络和大数据样本解决图像识别问题，从而取代Gabor帮主和SIFT诱惑小哥哥。

1.前言

在深度学习出来之前，图像识别领域北有“Gabor帮主”，南有“SIFT慕容小哥”。目前，深度学习技术可以利用CNN网络和大数据样本搞事情，从而取替“Gabor帮主”和“SIFT慕容小哥”的江湖地位。但，在没有大数据和算力支撑的“乡村小镇”地带，或是对付“刁民小辈”，“Gabor帮主”可以大显身手，具有不可撼动的地位。IT武林中，有基于C++和OpenCV，或是基于matlab的Gabor图像变换与特征提取源代码，但大多招数花哨。而基于Python语言的Gabor图像变换和特征提取却很少见。本博主在实现基于Python语言的Gabor图像变换和特征提取中发现其确实比OpenCV或matlab务实，话少人狠，特和大家分享。

2. “Gabor帮主”简介

“Gabor帮主”最厉害的武器是Gabor滤波器，其最主要使用优势体现在对物体纹理特征的提取上。Gabor滤波器对于图像的亮度和对比度变化以及图像姿态变化具有较强的鲁棒性，并且它表达的是对图像识别最为有用的局部特征，故在计算机视觉及纹理分析领域中得到广泛的应用。Gabor滤波器可以提取不同方向和不同尺度的上的特征，并且进行随意组合，变幻莫测。下图为4个方向（0o，45o，90o，135o）和6个尺度（7，9，11，13，15，17），组合生成的24个Gabor滤波核。

3.“Gabor帮主”大招之图像变换

所谓Gabor图像变换就使用Gabor滤波器对图像进行滤波操作（相当于CNN中的卷积操作）得到新的图像。