opencv学习十四 图像金字塔，上采样与降采样，高斯不同

图像金字塔

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一系列图像组成的金字塔，上面的图像小，下面的图像大
高斯金字塔：用来对图像降采样
拉普拉斯金字塔：根据上层采样图片重建一张图

API

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上采样 cv::pyrUp --------zoom in放大

降采样 cv::pyrDown ------zoom out缩小

pyrUp(src,dst,Size(src.cols*2,src.rows*2))`

生成的图像放大四倍

pyrDown(src,dst,Size(src.cols/2,src.rows/2))

生成的图像缩小四倍

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高斯不同

Difference of Gaussian

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就是把同一张图像在不同的参数下做高斯模糊之后的结果相减，得到的输出图像。称为高斯不同(DOG)

高斯不同是图像的内在特征，在灰度图像增强、角点检测中经常用到。
可用于特征提取

DOG代码实行

GaussianBlur(src,g1,Size(3,3),0,0);
GaussianBlur(g1,g2,Size(3,3),0,0);
subtract(g1,g2,dogimage,Mat());
normalize(dogimage,dogimage,255,0,NORM_MINMAX);

图像基本运算之—相减

subtract(InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst,
                        ~~InputArray mask=noArray(), int dtype=-1~~   );

比如

subtract(g1,g2,dst);

矩阵归一化normalize

归一化就是要把需要处理的数据经过处理后（通过某种算法）限制在你需要的一定范围内，分为范围归一化与数据值归一化：

函数原型

void cv::normalize(InputArry src,InputOutputArray dst,double alpha=1,double beta=0,int norm_type=NORM_L2,int dtype=-1,InputArray mark=noArry())

参数说明：
alpha ： 1,用来规范值，或者规范范围，并且是下限

beta ： 只用来规范范围并且是上限；
norm_type ： 归一化选择的数学公式类型；
dtype ： 当为负，输出的大小深度通道数都等于输入，当为正，
输出只在深 度与输入不同，不同的地方由dtype决定；
mark ： 掩码。选择感兴趣区域，选定后只能对该区域进行操作。

normal_type有以下几种
NORM_L1，NORM_INF，NORM_L2，NORM_MINMAX（有用）