Extraction de Caractéristiques avec le Filtre de Gabor -

Les filtres de Gabor sont utilisés pour l’extraction de caractéristiques, notamment pour l’analyse de textures et la reconnaissance de formes.

def gabor_filter(img, kernel_size=21):
# Créer un ensemble de filtres de Gabor avec différentes orientations
gabor_kernels = [cv2.getGaborKernel((kernel_size, kernel_size), 4.0, theta, 10.0, 0.5, 0, ktype=cv2.CV_32F) for theta in np.arange(0, np.pi, np.pi / 4)]

# Appliquer les filtres de Gabor à l’image
filtered_images = [cv2.filter2D(img, cv2.CV_8UC3, kernel) for kernel in gabor_kernels]

return filtered_images

gabor_filtered_images = gabor_filter(gray)

for filtered_image in gabor_filtered_images:
cv2.imshow(‘Gabor Filtered’, filtered_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

Le filtre de Gabor est un outil puissant pour l’extraction de caractéristiques dans le domaine du traitement d’image. Il s’inspire du système visuel humain et s’avère particulièrement efficace pour capturer des textures et des orientations spécifiques dans les images.

Fonctionnement:

Le filtre de Gabor est une ondelette 2D définie par une fonction gaussienne modulée par une sinusoïde. Il est paramétré par plusieurs variables:

Échelle: Détermine la taille du filtre et la grossièreté des textures qu’il peut capturer.
Orientation: Détermine l’angle des structures que le filtre recherche.
Fréquence: Détermine la finesse des détails que le filtre peut capturer.

Applications:

L’extraction de caractéristiques avec le filtre de Gabor trouve de nombreuses applications dans le traitement d’image, notamment:

Détection de visage: Le filtre de Gabor peut être utilisé pour détecter des caractéristiques faciales telles que les yeux, le nez et la bouche.
Classification de textures: Le filtre de Gabor peut être utilisé pour distinguer différentes textures, comme la peau, les cheveux et les vêtements.
Segmentation d’image: Le filtre de Gabor peut être utilisé pour segmenter une image en différentes régions en fonction de leurs caractéristiques textuelles.

Avantages:

Efficacité: Le filtre de Gabor est un outil efficace pour capturer des textures et des orientations spécifiques dans les images.
Flexibilité: Les paramètres du filtre de Gabor peuvent être ajustés pour s’adapter à différentes applications.
Interprétabilité: Les caractéristiques extraites par le filtre de Gabor sont faciles à interpréter et à visualiser.

Inconvénients:

Calculatoire: Le calcul des réponses du filtre de Gabor peut être gourmand en temps de calcul.
Sensibilité au bruit: Le filtre de Gabor est sensible au bruit présent dans l’image.

Conclusion:

Le filtre de Gabor est un outil puissant et flexible pour l’extraction de caractéristiques dans le domaine du traitement d’image. Il est particulièrement efficace pour capturer des textures et des orientations spécifiques dans les images.

Ressources supplémentaires: