OpenCV實現Gabor濾波
圖1 不同中心震盪頻率下在Gabor函式
程式碼:根據http://blog.csdn.net/watkinsong/article/details/7876361實現
#include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <cmath> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; const double PI = 3.14159265; // ref: http://blog.csdn.net/watkinsong/article/details/7876361 Mat getMyGabor(int width, int height, int U, int V, double Kmax, double f, double sigma, int ktype, const string& kernel_name) { //CV_ASSERT(width % 2 == 0 && height % 2 == 0); //CV_ASSERT(ktype == CV_32F || ktype == CV_64F); int half_width = width / 2; int half_height = height / 2; double Qu = PI*U/8; double sqsigma = sigma*sigma; double Kv = Kmax/pow(f,V); double postmean = exp(-sqsigma/2); Mat kernel_re(width, height, ktype); Mat kernel_im(width, height, ktype); Mat kernel_mag(width, height, ktype); double tmp1, tmp2, tmp3; for(int j = -half_height; j <= half_height; j++){ for(int i = -half_width; i <= half_width; i++){ tmp1 = exp(-(Kv*Kv*(j*j+i*i))/(2*sqsigma)); tmp2 = cos(Kv*cos(Qu)*i + Kv*sin(Qu)*j) - postmean; tmp3 = sin(Kv*cos(Qu)*i + Kv*sin(Qu)*j); if(ktype == CV_32F) kernel_re.at<float>(j+half_height, i+half_width) = (float)(Kv*Kv*tmp1*tmp2/sqsigma); else kernel_re.at<double>(j+half_height, i+half_width) = (double)(Kv*Kv*tmp1*tmp2/sqsigma); if(ktype == CV_32F) kernel_im.at<float>(j+half_height, i+half_width) = (float)(Kv*Kv*tmp1*tmp3/sqsigma); else kernel_im.at<double>(j+half_height, i+half_width) = (double)(Kv*Kv*tmp1*tmp3/sqsigma); } } magnitude(kernel_re, kernel_im, kernel_mag); if(kernel_name.compare("real") == 0) return kernel_re; else if(kernel_name.compare("imag") == 0) return kernel_im; else if(kernel_name.compare("mag") == 0) return kernel_mag; else printf("Invalid kernel name!\n"); } void construct_gabor_bank() { double Kmax = PI/2; double f = sqrt(2.0); double sigma = 2*PI; int U = 7; int V = 4; int GaborH = 129; int GaborW = 129; Mat kernel; Mat totalMat; for(U = 0; U < 8; U++){ Mat colMat; for(V = 0; V < 5; V++){ kernel = getMyGabor(GaborW, GaborH, U, V, Kmax, f, sigma, CV_64F, "real"); //show gabor kernel normalize(kernel, kernel, 0, 1, CV_MINMAX); printf("U%dV%d\n", U, V); //imshow("gabor", kernel); //waitKey(0); if(V == 0) colMat = kernel; else vconcat(colMat, kernel, colMat); } if(U == 0) totalMat = colMat; else hconcat(totalMat, colMat, totalMat); } imshow("gabor bank", totalMat); //imwrite("gabor_bank.jpg",totalMat); waitKey(0); } Mat gabor_filter(Mat& img) { // variables for gabor filter double Kmax = PI/2; double f = sqrt(2.0); double sigma = 2*PI; int U = 7; int V = 4; int GaborH = 129; int GaborW = 129; // Mat kernel_re, kernel_im; Mat dst_re, dst_im, dst_mag; // variables for filter2D Point archor(-1,-1); int ddepth = -1; double delta = 0; // filter image with gabor bank Mat totalMat; for(U = 0; U < 8; U++){ Mat colMat; for(V = 0; V < 5; V++){ kernel_re = getMyGabor(GaborW, GaborH, U, V, Kmax, f, sigma, CV_64F, "real"); kernel_im = getMyGabor(GaborW, GaborH, U, V, Kmax, f, sigma, CV_64F, "imag"); filter2D(img, dst_re, ddepth, kernel_re); filter2D(img, dst_im, ddepth, kernel_im); dst_mag.create(img.rows, img.cols, CV_32FC1); magnitude(Mat_<float>(dst_re),Mat_<float>(dst_im), dst_mag); //show gabor kernel normalize(dst_mag, dst_mag, 0, 1, CV_MINMAX); printf("U%dV%d\n", U, V); //imshow("dst_mag", dst_mag); //waitKey(0); if(V == 0) colMat = dst_mag; else vconcat(colMat, dst_mag, colMat); } if(U == 0) totalMat = colMat; else hconcat(totalMat, colMat, totalMat); } return totalMat; } int main( int argc, char** argv ) { //construct_gabor_bank(); Mat image; image = imread(argv[1], 0); // Read the file if(! image.data ) // Check for invalid input { cout << "Could not open or find the image" << std::endl ; return -1; } Mat filterd_image = gabor_filter(image); imshow("filtered image", filterd_image); //imwrite("filterd_image.jpg",filterd_image); waitKey(0); return 0; }
其中,construct_gabor_bank函式構建了5個尺度8個方向上的Gabor小波,如下圖所示:
gabor_filter函式利用構建好的Gabor小波對影象進行濾波,原圖和濾波後在影象如下圖所示:
文件及程式碼地址:http://download.csdn.net/detail/lichengyu/7008011
注:這一版本的程式碼有問題,filter2D函式的ddepth引數值應改為CV_64而非採用預設值,見
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