python-在tensorflow中使用gabor过滤器,或使用其他任何过滤器代替默认过滤器

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内容图文

我想在CNN中使用gabor过滤器.使用convolution2d函数,如何更改它以将输入图像转换为gabor滤镜而不是默认的高斯滤镜？

解决方法:

这是一些代码,您可以将其用作使用OpenCV库创建的恒定(非学习型)Gabor过滤器的指南：

import tensorflow as tf
import cv2

# Create a 3x3 Gabor filter
params = {'ksize':(3, 3), 'sigma':1.0, 'theta': 0, 'lambd':15.0, 'gamma':0.02}
filter = cv2.getGaborKernel(**params)
# make the filter to have 4 dimensions.
filter = tf.expand_dims(filter, 2)
filter = tf.expand_dims(filter, 3)

# Apply the filter on `image`
answer = tf.conv2d(image, filter, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的python-在tensorflow中使用gabor过滤器,或使用其他任何过滤器代替默认过滤器全部内容，希望文章能够帮你解决python-在tensorflow中使用gabor过滤器,或使用其他任何过滤器代替默认过滤器所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

内容备注

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