【OpenCV】37 图像金字塔

37 图像金字塔

代码

import cv2 as cv

def pyramid_down(pyramid_images):
    level = len(pyramid_images)
    print("level = ",level)
    for i in range(level-1, -1, -1):
        expand = cv.pyrUp(pyramid_images[i])
        cv.imshow("pyramid_down_"+str(i), expand)

def pyramid_up(image, level=2):
    temp = image.copy()
    # cv.imshow("input", image)
    pyramid_images = []
    for i in range(level):
        dst = cv.pyrDown(temp)
        pyramid_images.append(dst)
        cv.imshow("pyramid_up_" + str(i), dst)
        temp = dst.copy()
    return pyramid_images

src = cv.imread("../images/master.jpg")
cv.namedWindow("input", cv.WINDOW_AUTOSIZE)
cv.imshow("input", src)
# pyramid_up(src)
pyramid_down(pyramid_up(src))

cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

实验结果

解释

图像金字塔是对一张输入图像先模糊再下采样为原来大小的1/4（宽高缩小一半）、不断重复模糊与下采样的过程就得到了不同分辨率的输出图像，叠加在一起就形成了图像金字塔、所以图像金字塔是图像的空间多分辨率存在形式。这里的模糊是指高斯模糊，所以这个方式生成的金字塔图像又称为高斯金字塔图像。高斯金字塔图像有两个基本操作
reduce 是从原图生成高斯金字塔图像、生成一系列低分辨图像
expand是从高斯金字塔图像反向生成高分辨率图像

规则：

1. 图像金字塔在redude过程或者expand过程中必须是逐层
2. reduce过程中每一层都是前一层的1/4

pyrUp()函数形式如下：

dst = cv.pyrUp( src[, dst[, dstsize[, borderType]]] )

功能：图像金字塔向上采样，图像尺寸加倍（向上是针对尺寸而言的，刚好和金字塔方向相反，注意别搞混了）。

参数：

• src：输入图像。
• dst：输出图像。
• dstsize：输出图像大小
• borderType：边界填充类型

pyrDown()函数形式如下：

dst	= cv.pyrDown( src[, dst[, dstsize[, borderType]]] )

功能：图像金字塔向下采样，图像尺寸减半（向下是针对尺寸而言的，刚好和金字塔方向相反，注意别搞混了）。

参数：

• src：输入图像。
• dst：输出图像。
• dstsize：输出图像大小
• borderType：边界填充类型

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