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如何在图像上应用这些Gabor滤波器小波？

close all;
clear all;
clc;

% Parameter Setting
R = 128;
C = 128;
Kmax = pi / 2;
f = sqrt( 2 );
Delt = 2 * pi;
Delt2 = Delt * Delt;

% Show the Gabor Wavelets
for v = 0 : 4
    for u = 1 : 8
        GW = GaborWavelet ( R, C, Kmax, f, u, v, Delt2 ); % Create the Gabor wavelets
          figure( 2 );
     subplot( 5, 8, v * 8 + u …

我正在尝试在 Python 中重现以下 MATLAB 代码的行为：

% Matlab code
wavelength = 10
orientation = 45
image = imread('filename.tif') % grayscale image
[mag,phase] = imgaborfilt(image, wavelength, orientation)
gabor_im = mag .* sin(phase)

不幸的是，我没有许可证，无法运行代码。此外，imgaborfilt的官方 Matlab 文档没有准确指定函数的作用。

由于缺乏明显的替代方案，我尝试在 Python 中使用 OpenCV（对其他建议开放）。我没有使用 OpenCV 的经验。我正在尝试使用cv2.getGaborKernel和cv2.filter2D。我也找不到这些函数行为的详细文档。Afaik 没有关于 OpenCV 的 Python 包装器的官方文档。函数的文档字符串提供了一些信息，但它不完整且不精确。

我发现了这个问题，其中在 C++ 中使用 OpenCV 来解决问题。我假设这些函数的工作方式非常相似（另请注意 官方 C++ 文档）。但是，它们有许多附加参数。我怎样才能找出 matlab 函数真正做了什么来重现行为？

# python 3.6
import numpy as np
import cv2

wavelength = 10
orientation …