OpenCV Gabor过滤产生的结果与具有相同精确内核的Matlab代码不同

Question

我使用以下代码创建了一个Gabor过滤器：

Mat gabor(double sigma, double theta) {

  int nstds = 3;
  int kernel_size = nstds * sigma * 2 - 1;

  if(!kernel_size % 2) {
    kernel_size++;
  }

  int hks = (kernel_size - 1) / 2;

  theta = theta * CV_PI / 180;
  sigma = sigma;

  double x_theta;
  double y_theta;
  double gamma = 1;
  double del_phi = 0.8;
  double v = sqrt(2 * log(2)) * ((pow(2, del_phi) + 1) / (pow(2, del_phi) - 1));
  double psi = -exp(-0.5 * pow(v, 2));
  double fs = (1 / (CV_PI * sigma)) * sqrt(0.5 * log(2)) * ((pow(2, del_phi) + 1) / (pow(2, del_phi) - 1));
  double lambda = 1 / fs;
  double p = gamma / (2 * CV_PI * pow(sigma, 2));

  Mat kernel(kernel_size, kernel_size, CV_32F);

  for(int y = -hks; y <= hks; y++) {
    for(int x = -hks; x <= hks; x++) {

      x_theta = x * cos(theta) + y * sin(theta);
      y_theta = -x * sin(theta) + y * cos(theta);

      kernel.at<float>(hks+y, hks+x) = 
        (float)
          exp(-0.5 * (pow(x_theta, 2.0) + pow(y_theta, 2.0)) / pow(sigma, 2.0)) * 
          cos(2.0 * CV_PI * x_theta / lambda + psi);
    }
  }

  return kernel;
}

上面的代码创建了一个Gabor内核，它与我在Matlab中创建的内核相同。我将Gabor过滤器与Matlab中的conv2函数和OpenCV中的filter2D一起应用。我理解filter2D不是严格的卷积，但是当我翻转内核并更改锚点等时，没有任何帮助。 Matlab输出看起来不错，但OpenCV输出看起来很糟糕。为什么呢？

Matlab（好）：

OpenCV（差）：

我正在使用filter2D(preproc, filtered, CV_64FC1, kernel);来生成OpenCV输出。为什么OpenCV看起来像斑马条纹，Matlab看起来像我想要的？同样，内核Mat值完全相同（我将OpenCV内核移植到Matlab中并进行比较，它们的相似度为99.99％）。

Matlab代码：

img = imread('preproc.jpg');
gamma = 1;
delta_phi = 0.8;
v = sqrt(2 .* log(2)) .* ((2 .^ delta_phi + 1) ./ (2 .^ delta_phi - 1));
psi = -exp(-0.5 .* v .^ 2);
sigma = 6;
fs = (1 ./ sigma) .* (1 ./ pi) .* sqrt(log(2) ./ 2) .* ((2 .^ delta_phi + 1) ./ (2 .^ delta_phi - 1));
lambda = 1 ./ fs;
thetas = linspace(0,pi,8);
theta = thetas(2);
Gsk = gabor_filter(sigma,theta,lambda,psi,gamma);
Fsk = conv2(double(img), Gsk, 'same');

Gsk是gabor内核，它再次与我的OpenCV代码中创建的内核相同。