在我的代码中，实现了三个步骤：
创建Gabor滤镜
读取RGB图像，然后将其转换为灰度，最后将其转换为两倍。
将创建的gabor应用于输入图像（在这里，我不确定如果我的代码是正确的，这就是为什么我需要您的意见）
1）--------------创建Gabor过滤器（大小= 7x7和4个方向）
%define the five parameters
theta=....; %either 0 or pi/4 or pi/2 or 3pi/4
lambda=3.5;
gamma=0.3;
sigma=2.8;
psi=0;
sigma_x = sigma;
sigma_y = sigma/gamma;
nstds = 5;
xmax = max(abs(nstds*sigma_x*cos(theta)),abs(nstds*sigma_y*sin(theta)));
xmax = ceil(max(1,xmax));
ymax = max(abs(nstds*sigma_x*sin(theta)),abs(nstds*sigma_y*cos(theta)));
ymax = ceil(max(1,ymax));
xmin = -xmax; ymin = -ymax;
[x,y] = meshgrid(xmin:xmax,ymin:ymax);
x_theta=x*cos(theta)+y*sin(theta);
y_theta=-x*sin(theta)+y*cos(theta);
gb= exp(-.5*(x_theta.^2/sigma_x^2+y_theta.^2/sigma_y^2)).*cos(2*pi/lambda*x_theta+psi);
figure(2);
imshow(gb);
title('theta=...');
%imagesc(gb);
%colormap(gray);
%title('theta=...');
2）------------读取输入图像
I=imread('piano.jpg');
image_resize=imresize(I, [160,160]);
image_gray=rgb2gray(image_resize);
image_double=im2double(image_gray);
figure(1);
imshow(image_double);
3）-----将上面创建的gabor应用于输入图像（回想一下，我不确定此步骤中的代码是否为100 ％true，这就是为什么如果您有正确的答案，我就需要您的意见和帮助。）
/>
#1 楼
您的代码正确，结果一致。由于某些“隐藏功能”，您可能会对它们感到惊讶。首先，默认情况下，
conv2返回完整的卷积，因此结果是图像的大小加上边框大小为内核大小的一半（即，如果图片加上内核图片）。在解释结果时，请注意它！其次，结果表示的系数越强，内核与本地图像补丁之间的相关性就越高：正如预期的那样，您还提取了边界图片。特别要注意的是，最左边的结果显示出很强的垂直线。
最后，默认情况下，
imagesc缩放比例在最高系数到最低系数之间。这就是为什么在最左边的结果中，您主要看到边框的原因。 conv2中描述的help conv2有不同的选项可以控制此行为。 Gabors 
。如果您对使用python的完整实现感兴趣，您可以看看：https://pythonhosted.org/LogGabor/（shameless自插😇）。
#2 楼
您的代码是正确的。您只需要使用做得很好的过滤器内核进行二维卷积。祝你好运
评论
$ \ begingroup $
我无法理解你。您正在执行二维卷积（就像使用conv2函数一样）。另一种方法是在频域中进行乘法（因为在时域或空域中的卷积等效于频域中的乘法）。但是，您不必这样做，因为conv2本质上是做相同的事情（内部！！！）
$ \ endgroup $
– Ujjwal Aryan
2013年11月5日14:45
$ \ begingroup $
：:)，您知道HMAX模型吗？ （S1，C1，S2，C2层...）。我现在正在尝试计算C1层（S1单元之间的最大操作），您是否知道一些有关此的想法（matlab代码）？
$ \ endgroup $
–李斯特
2013年11月5日15:12
评论
另外，如果您使用的是conv2，请与'same'选项一起使用。错误：文件：practise1.m行：3列：7等号左侧的表达式不是分配的有效目标。我在运行此代码时发现此错误
这个滤镜不是7x7吗？