在机器视觉中，gabor功能是一个相对常见的功能，因为它可以模拟人类的视觉冲击响应，并广泛用于图像处理中。 gabor特征通常是通过将图像与gabor滤波器进行卷积获得的。 Gabor滤波器定义为高斯函数和正弦函数的乘积，其表达式如下：gabor滤波器的实部等效于所有方向上的边缘检测算子。基于此功能，可以使用gabor过滤器来构建gabor空间，如下图所示。在每个方向上都提供gabor过滤器：使用gabor过滤器对图像进行卷积以获取不同方向和不同比例的过滤图像，如图所示。下图：您可以使用卷积图像进行进一步处理，以进行各种分类，识别等。