自己用matlab编写的基于Gabor 的2DPCA 人脸识别程序，运行速度快，识别率较高，直接输出对Yale数据库的识别率。本程序附带Yale数据库，可以直接运行。通过修改训练样本的个数，输出不同的识别律，可以研究训练样本个数对识别率的影响。

自己做Gabor变换图像处理试题用到，基于多尺度Gabor滤波器的彩色图像边缘检测的matlab代码，里面是3个尺度，16个方向的Gabor滤波器的检测，首先将彩色图像灰度化，利用多尺度Gabor虚部滤波器提取图像灰度变换信息，利用局部边缘连接获取图像边缘轮廓。效果十分好。

根据已经训练好的性别分类器，对输入的图像进行性别识别

时频分析 Gabor 变换 Matlab程序

利用Gabor滤波器实现的掌纹识别系统代码及其GUI。为保证成功运行请至少使用MATLAB 2012a以及之上版本，如要做到数据库存储请导入reg文件。

function [tfr,dgr,gam]=tfrgabor(sig,N,q,h,trace) %TFRGABOR Gabor representation of a signal. % [TFR,DGR,GAM]=TFRGABOR(SIG,N,Q,H,TRACE) computes the Gabor % representation of signal X, for a given synthesis window H, on a % rectangular grid of size (N,M) in the time-frequency plane. M and N % must be such that % N1 = M * N / Q % where N1=length(X) and Q is an integer corresponding to the % degree of oversampling. % % SIG : signal to be analyzed (length(SIG)=N1). % N : number of Gabor coefficients in time (N1 must be a multiple % of N) (default : divider(N1)). % Q : degree of oversampling ; must be a divider of N % (default : Q=divider(N)). % H : synthesis window, which was originally chosen as a Gaussian % window by Gabor. Length(H) should be as closed as possible % from N, and must be >=N (default : Gauss(N+1)). % H must be of unit energy, and CENTERED. % TRACE : if nonzero, the progression of the algorithm is shown % (default : 0). % TFR : Square modulus of the Gabor coefficients. When % called without output arguments, TFRGABOR runs TFRQVIEW. % DGR : Gabor coefficients (complex values). % GAM : biorthogonal (dual frame) window associated to H.

基于matlab的gabor滤波器的代码，代码较为简单，内含简单的注释

Gabor FILTER MATLAB IMAGE PROCESSING

利用gabor滤波器处理对象，增强边缘。有图像测试

基于OpenCV实现的Gabor滤波，包含Gabor小波的基本介绍和代码实现