• 操作系统：ubuntu22.04
• OpenCV版本：OpenCV4.9
• IDE:Visual Studio Code
• 编程语言：C++11

算法描述

该函数返回 Gabor 滤波器系数。
Gabor 滤波器在图像处理中非常有用，特别是在纹理分析、特征提取和边缘检测等领域。

函数原型

Mat cv::getGaborKernel
(
	Size 	ksize,
	double 	sigma,
	double 	theta,
	double 	lambd,
	double 	gamma,
	double 	psi = CV_PI *0.5,
	int 	ktype = CV_64F 
)		

参数

• 参数ksize 返回的滤波器的大小。
• 参数sigm 高斯包络的标准差。
• 参数theta Gabor 函数中平行条纹的法线方向。
• 参数lambd 正弦因子的波长。
• 参数gamma 空间纵横比。
• 参数psi 相位偏移。
• 参数ktype 相位偏移。

代码示例

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>

int main( int argc, char** argv )
{
    // 读取图像
    cv::Mat src = cv::imread( "/media/dingxin/data/study/OpenCV/sources/images/erik.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE );

    if ( src.empty() )
    {
        std::cout << "Error: Image cannot be loaded!" << std::endl;
        return -1;
    }

    cv::Size sz2Sh( 400, 600 );

    cv::resize( src, src, sz2Sh, 0, 0, cv::INTER_LINEAR_EXACT );

    // 获取 Gabor 核
    cv::Mat kernel = cv::getGaborKernel( cv::Size( 3, 3 ), 1.0, CV_PI / 4, 1.0, 0.5, 0, CV_32F );

    // 应用 Gabor 核
    cv::Mat filtered;
    cv::filter2D( src, filtered, -1, kernel );

    // 显示图像
    cv::namedWindow( "Original Image", cv::WINDOW_NORMAL );
    cv::imshow( "Original Image", src );

    cv::namedWindow( "Filtered Image", cv::WINDOW_NORMAL );
    cv::imshow( "Filtered Image", filtered );

    cv::waitKey( 0 );

    return 0;
}

运行结果

当：cv::Mat kernel = cv::getGaborKernel( cv::Size( 3, 3 ), 1.0, CV_PI / 4, 1.0, 0.5, 0, CV_32F )时;

当：cv::Mat kernel = cv::getGaborKernel( cv::Size( 5, 5 ), 1.0, CV_PI / 4, 1.0, 0.5, 0, CV_32F )时;

当：cv::Mat kernel = cv::getGaborKernel( cv::Size( 5, 5), 1.0, CV_PI / 4, 1.0, 0.5, 1, CV_32F )时;