1.前言
在深度学习出来之前，图像识别领域北有“Gabor帮主”，南有“SIFT慕容小哥”。目前，深度学习技术可以利用CNN网络和大数据样本搞事情，从而取替“Gabor帮主”和“SIFT慕容小哥”
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的江湖地位。但，在没有大数据和算力支撑的“乡村小镇”地带，或是对付“刁民小辈”，“Gabor帮主”可以大显身手，具有不可撼动的地位。IT武林中，有基于C++和OpenCV，或是基于matlab的Gabor图像变换与特征提取源代码，但大多招数花哨。而基于Python语言的Gabor图像变换和特征提取却很少见。本博主在实现基于Python语言的Gabor图像变换和特征提取中发现其确实比OpenCV或matlab务实，话少人狠，特和大家分享。
2. “Gabor帮主”简介
“Gabor帮主”最厉害的武器是Gabor滤波器，其最主要使用优势体现在对物体纹理特征的提取上。Gabor滤波器对于图像的亮度和对比度变化以及图像姿态变化具有较强的鲁棒性，并且它表达的是对图像识别最为有用的局部特征，故在计算机视觉及纹理分析领域中得到广泛的应用。Gabor滤波器可以提取不同方向和不同尺度的上的特征，并且进行随意组合，变幻莫测。下图为4个方向（0o，45o，90o，135o）和6个尺度（7，9，11，13，15，17），组合生成的24个Gabor滤波核。
3.“Gabor帮主”大招之图像变换
所谓Gabor图像变换就使用Gabor滤波器对图像进行滤波操作（相当于CNN中的卷积操作）得到新的图像。每个滤波核与图像滤波之后得到：
其中，λ为波，它的值以像素为单位指定，通常大于等于2。但不能大于输入图像尺寸的五分之一；
θ为方向，指定了Gabor函数并行条纹的方向，它的取值为0到2π；
ϕ为相位偏移，它的取值范围为−π到π。其中，0、π度分别对应中心对称的center-on函数和center-off函数，而-π/2和π/2对应反对称函数；
γ为长宽比，空间纵横比，决定了Gabor函数形状的椭圆率，当γ=1时，形状是圆的，当γ<1时，形状随着平行条纹方向而拉长，通常该值为0.5；
σ表示Gabor函数的高斯因子的标准差，它的值不能直接设置，它仅随着带宽b变化，带宽值必须是正实数，通常为1，此时，标准差和波长的关系为：σ=0.56λ；带宽（b）：Gabor滤波器的半响应空间频率带宽：
x’,y’的值为：
gabor滤波核是复数形式，因此可以把它分开成实部和虚部：
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