基于Python的图像Gabor变换与特征提取详解

简介：
本文章深入探讨了利用Python实现图像处理中的Gabor变换及其在特征提取方面的应用，为读者提供详尽的技术解析和实践指导。 在深度学习出现之前，图像识别领域有两大重要人物：“Gabor帮主”与“SIFT慕容小哥”。如今，随着CNN网络及大数据样本的应用，这些传统方法的地位已被深度学习技术所取代。然而，在缺乏大规模数据集和计算资源的小规模应用场景中，“Gabor帮主”的作用依旧无法被替代。在IT界，虽然有许多基于C++、OpenCV或Matlab的Gabor图像变换与特征提取代码可供参考，但它们往往较为复杂且不直观。相比之下，基于Python语言实现的同类功能却很少见。经过博主的实际操作发现，在使用Python进行Gabor图像处理和特征提取时确实更为简便有效。