import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# Grayscale
def BGR2GRAY(img):
	# Grayscale
	gray = 0.2126 * img[..., 2] + 0.7152 * img[..., 1] + 0.0722 * img[..., 0]
	return gray

# Gabor
def Gabor_filter(K_size=111, Sigma=10, Gamma=1.2, Lambda=10, Psi=0, angle=0):
	# get half size
	d = K_size // 2

	# prepare kernel
	gabor = np.zeros((K_size, K_size), dtype=np.float32)

	# each value
	for y in range(K_size):
		for x in range(K_size):
			# distance from center
			px = x - d
			py = y - d

			# degree -> radian
			theta = angle / 180. * np.pi

			# get kernel x
			_x = np.cos(theta) * px + np.sin(theta) * py

			# get kernel y
			_y = -np.sin(theta) * px + np.cos(theta) * py

			# fill kernel
			gabor[y, x] = np.exp(-(_x**2 + Gamma**2 * _y**2) / (2 * Sigma**2)) * np.cos(2*np.pi*_x/Lambda + Psi)

	# kernel normalization
	gabor /= np.sum(np.abs(gabor))

	return gabor


def Gabor_filtering(gray, K_size=111, Sigma=10, Gamma=1.2, Lambda=10, Psi=0, angle=0):
    # get shape
    H, W = gray.shape

    # padding
    gray = np.pad(gray, (K_size//2, K_size//2), 'edge')

    # prepare out image
    out = np.zeros((H, W), dtype=np.float32)

    # get gabor filter
    gabor = Gabor_filter(K_size=K_size, Sigma=Sigma, Gamma=Gamma, Lambda=Lambda, Psi=0, angle=angle)
        
    # filtering
    for y in range(H):
        for x in range(W):
            out[y, x] = np.sum(gray[y : y + K_size, x : x + K_size] * gabor)

    out = np.clip(out, 0, 255)
    out = out.astype(np.uint8)

    return out


def Gabor_process(img):
    # gray scale
    gray = BGR2GRAY(img).astype(np.float32)

    # define angle
    As = [0, 45, 90, 135]

    # prepare pyplot
    plt.subplots_adjust(left=0, right=1, top=1, bottom=0, hspace=0, wspace=0.2)

    # each angle
    for i, A in enumerate(As):
        # gabor filtering
        out = Gabor_filtering(gray, K_size=11, Sigma=1.5, Gamma=1.2, Lambda=3, angle=A)

        plt.subplot(1, 4, i+1)
        plt.imshow(out, cmap='gray')
        plt.axis('off')
        plt.title("Angle "+str(A))

    plt.savefig("out.png")
    plt.show()

# Read image
img = cv2.imread("imori.jpg").astype(np.float32)

# gabor process
Gabor_process(img)
pythonを用いて、imori.jpgをグレースケール化し、A=0, 45, 90, 135 のガボールフィルタでフィルタリングせよ。

パラメータはK=11, s=1.5, g=1.2, l=3, p=0とする。

ガボールフィルタでは指定した方向のエッジを抽出することができ、ガボールフィルタはエッジの特徴抽出に優れている。

ガボールフィルタは生物の視神経における脳内の一次視覚野(V1)での働きに近いとされていて、つまり生物が見ている時の眼の前の画像の特徴抽出を再現しているともいわれる。

ディープラーニングのConvolutional層はガボールフィルタの働きに近いとも考えられている。しかし、ディープラーニングではフィルタの係数が機械学習によって自動的に決定される。機械学習の結果、ガボールフィルタに近い働きが生じると言われる。