我有一些带有gabor滤波器代码的小波，它是这样的..但我不知道如何在我的图像上使用它？我知道matlab有一些方法，即matlabway.但我使用的是opencv，我对这个领域和matlab很陌生，我不知道如何从matlab代码编写opencv代码，所以，我应该用opencv做什么？非常感谢!****更新****我试过@berak的方法，这是原始图像这是在我应用过滤器之后全白，什么都没有，下面是我的参数，intkernel_size=31;doublesig=1,th=0,lm=1.0,gm=0.02,ps=0;cv::Matkernel=cv::getGaborKernel(cv:

我正在阅读这篇论文"Self-Invertible2DLog-GaborWavelets"它这样定义2Dloggabor过滤器:论文还指出，滤波器仅覆盖频率空间的一侧，并在此图像中显示在我尝试实现过滤器时，我得到的结果与论文中所说的不符。让我从我的实现开始，然后我将说明问题。实现:我创建了一个包含滤波器的二维数组并转换了每个索引，以便频域的原点位于数组的中心，正x轴向右，正y轴向上。number_scales=5#scaleresolutionnumber_orientations=9#orientationresolutionN=constantDim#imagedimensions

这是使用default(CV_PI*0.5,)相位偏移getGaborKernel(size,8.0,0.0,16.0,1.0);这是使用零相位偏移getGaborKernel(size,8.0,0.0,16.0,1.0,0.0);因此，默认相位偏移(90度)似乎消除了Gabor核的对称性。我看到了一些其他的references他们使用相同的偏移量，所以我猜它是标准转换。为什么这是默认值？将其用于特征提取通常更有用吗？AlsoaskedontheopenCVQ&Asite. 最佳答案 我认为是的，第一种情况比第二种情况更有用。因为第

在图像处理中，以DennisGabor命名的Gabor滤波器是一种用于纹理分析的线性滤波器，本质上是指在分析点或分析区域周围的局部区域内，分析图像中是否存在特定方向的特定频率内容。Gabor滤波器的频率和方向表示被许多当代视觉科学家认为与人类视觉系统的频率和方向表示相似。它们被发现特别适合于纹理表征和辨别。在空间域，二维Gabor滤波器是由正弦平面波调制的高斯核函数(见Gabor变换)。一些作者声称，哺乳动物大脑视觉皮层中的简单细胞可以用Gabor函数来模拟。因此，用Gabor滤波器进行图像分析被一些人认为类似于人类视觉系统中的感知。定义它的脉冲响应由正弦波(二维Gabor滤波器的平面波)乘以

在图像处理中，以DennisGabor命名的Gabor滤波器是一种用于纹理分析的线性滤波器，本质上是指在分析点或分析区域周围的局部区域内，分析图像中是否存在特定方向的特定频率内容。Gabor滤波器的频率和方向表示被许多当代视觉科学家认为与人类视觉系统的频率和方向表示相似。它们被发现特别适合于纹理表征和辨别。在空间域，二维Gabor滤波器是由正弦平面波调制的高斯核函数(见Gabor变换)。一些作者声称，哺乳动物大脑视觉皮层中的简单细胞可以用Gabor函数来模拟。因此，用Gabor滤波器进行图像分析被一些人认为类似于人类视觉系统中的感知。定义它的脉冲响应由正弦波(二维Gabor滤波器的平面波)乘以