cv python 图像的行列数_Python 图像处理 OpenCV （14）：图像金字塔

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引言

前面的文章中，我们有用过图像方法或者缩小的函数 resize() ，这个函数既可以放大图像，也可以缩小图像，其中：

缩小图像：一版使用 CV_INETR_AREA (区域插值)来插值。

放大图像，一般使用 CV_INTER_LINEAR (线性插值)来插值。

图像缩放除了可以使用函数 resize() ，还有另外的一种方式 —— 「图像金字塔」。

图像金字塔是什么？

在说清楚什么事图像金字塔之前，要先介绍另一个概念：「尺度」。

尺度：先从字面意思来看说的就是尺寸和分辨率。

我们在进行图像处理的时候，会经常对源图像的尺寸进行放大或者缩小的变换，进而转换为我们需要的尺寸的目标图像。

对图像进行放大和缩小的变换的这个过程，称为尺度调整。

而图像金字塔则是图像多尺度调整表达的一种重要的方式。

图像金字塔是图像多尺度表达的一种，是一种以多分辨率来解释图像的有效但概念简单的结构。一幅图像的金字塔是一系列以金字塔形状排列的分辨率逐步降低，且来源于同一张原始图的图像集合。其通过梯次向下采样获得，直到达到某个终止条件才停止采样。我们将一层一层的图像比喻成金字塔，层级越高，则图像越小，分辨率越低。

图像金字塔方法的总体思想主要是是：将参加融合的的每幅图像分解为多尺度的金字塔图像序列，将低分辨率的图像在上层，高分辨率的图像在下层，上层图像的大小为前一层图像大小的 1/4 。层数为 0 , 1 , 2 …… N 。将所有图像的金字塔在相应层上以一定的规则融合，就可得到合成金字塔，再将该合成金字塔按照金字塔生成的逆过程进行重构，得到融合金字塔。

实现方式

通常而言，我们一般讨论两种图像金字塔：「高斯金字塔( Gaus