如何在opencv中将gabor过滤器应用于图像？

Question

我有一些带有gabor过滤器代码的小波，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matlab way。但是我使用的是opencv，而且我对这个领域很新，matlab，我不知道如何从matlab代码编写opencv代码，所以我应该用opencv这样做吗？非常感谢！

**** ****更新
我试过了@ berak的方式，这是原始图片

这是在我应用过滤器后，只是所有白色而且没有剩下的，下面是我的参数，

int kernel_size = 31;
double sig = 1, th = 0, lm = 1.0, gm = 0.02, ps = 0;
cv::Mat kernel = cv::getGaborKernel(cv::Size(kernel_size, kernel_size), sig, th, lm, gm, ps);
cv::filter2D(src_f, dest, CV_32F, kernel);

我的设置有什么问题吗？

Answer 1

基本上，你将img转换为float，

然后构建一个内核：

cv::Mat kernel = cv::getGaborKernel(cv::Size(kernel_size,kernel_size), sig, th, lm, gm, ps);

并将其应用于filter2D：

cv::filter2D(src_f, dest, CV_32F, kernel);

[编辑]

**我不确定，但您可能需要1声道图片作为输入。

** imshow看到，你的图像是浮动的，只是让超过1.0的任何东西饱和，所以你得到一个全白的图像。

（这只是一个可视化问题，需要一些转换/缩放来治愈它）

Mat in = imread("XfNal.jpg",0);          // load grayscale
Mat dest;
Mat src_f;
in.convertTo(src_f,CV_32F);

int kernel_size = 31;
double sig = 1, th = 0, lm = 1.0, gm = 0.02, ps = 0;
cv::Mat kernel = cv::getGaborKernel(cv::Size(kernel_size,kernel_size), sig, th, lm, gm, ps);
cv::filter2D(src_f, dest, CV_32F, kernel);

cerr << dest(Rect(30,30,10,10)) << endl; // peek into the data

Mat viz;
dest.convertTo(viz,CV_8U,1.0/255.0);     // move to proper[0..255] range to show it
imshow("k",kernel);
imshow("d",viz);
waitKey();

Answer 2

更改sigma = 3 lambda = 36 theta = 116 psi = 274