OpenCV-38 图像金字塔

于 2024-02-14 00:58:00 发布
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分类专栏： OpenCV 文章标签： opencv 计算机视觉 图像处理 人工智能 python numpy
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本文介绍了图像金字塔在图像处理中的作用，重点讲解了高斯金字塔（通过高斯平滑和亚采样实现）和拉普拉斯金字塔（通过上采样和残差计算构建）。实例演示了PythonOpenCV中的pyrDown和pyrUp函数操作。

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一、图像金字塔

1. 高斯金字塔

2. 拉普拉斯金字塔 

一、图像金字塔

图像金字塔是图像中多尺度表达的一种，最主要用于图像的分割，是一种以多分辨率来解释图像的有效但概念简单的结构。简单来说，图像金字塔是同一图像不同分辨率的子图集合。

图像金字塔最初用于机器视觉和图像压缩，一幅图像的金字塔是一系列以金字塔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。金字塔的底部是待处理图像的高分辨率表示，而顶部是低分辨率的近似。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。

目前有两类常用的图像金字塔

高斯金字塔（Gaussian pyramid）：用于向下/降采样（向下不是方向向下，而是指的是分辨率减小），是主要的图像金字塔

拉普拉斯金字塔(Laplacian pyramid)：用于从金字塔底层图像重建上层未采样图像，在数字图像处理中也即是预测残差，可以对图像进行最大程度的还原，配合高斯金字塔一起使用。

1. 高斯金字塔

高斯金字

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第二十一节：图像金字塔-高斯金字塔
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05-11 273
图像金字塔是计算机视觉中一种重要的多尺度表示方法，通过对原始图像进行不同尺度的采样，生成一系列分辨率递减的图像集合。其结构形似金字塔，顶层分辨率最低，底层最高。图像金字塔在图像缩放、特征检测、图像融合、目标检测、图像压缩和分割等领域有广泛应用。高斯金字塔是构建其他金字塔的基础，通过高斯平滑和降采样操作生成低分辨率图像，模拟人类视觉系统的多尺度感知机制。OpenCV提供了pyrDown和pyrUp函数用于构建高斯金字塔，并可通过优化内存使用和并行计算提升性能。
OpenCV--图像金字塔
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【代码】OpenCV--图像金字塔。
OpenCV-图像金字塔
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图像金字塔是同一图像不同分辨率的子图集合，是通过对原图像不断地向下采样而产生的，即由高分辨率的图像（大尺寸）产生低分辨率的近似图像（小尺寸）。 最简单的图像金字塔可以通过不断地删除图像的偶数行和偶数列得到。例如，有一副图像，其大小是NN，删除其偶数行和偶数列后得到一副（N/2）（N/2）大小的图像。经过上述处理后，图像大小变为原来的四分之一，不断地重复该过程，就可以得到该图像的图像金字塔。 也可以先对原始图像滤波，得到原始图像的近似图像，然后将近似图像的偶数行和偶数列删除 领域滤波器：采用领域平均基数求原
opencv 图像金字塔
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学习图像金字塔 使用图像创建一个新水果：“橘子苹果” 学习的函数有： cv2.pyrUp()， cv2.pyrDown()
python+OpenCV图像处理（九）图像金字塔
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图像金字塔 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。图像金字塔最初用于机器视觉和图像压缩，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。 图像金字塔示意图（图片来源百度...
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图像金字塔 理论基础 通常情况下，图像金字塔的底部是待处理的高分辨率图像（原始图像），而顶部则为其低 分辨率的近似图像。向金字塔的顶部移动时，图像的尺寸和分辨率都不断地降低。通常情况下， 每向上移动一级，图像的宽和高都降低为原来的二分之一。最简单的图像金字塔可以通过不断地删除图像的偶数行和偶数列得到。例如，有一幅图像， 其大小是 NN，删除其偶数行和偶数列后得到一幅(N/2)(N/2)大小的图像。经过上述处理后， 图像大小变为原来的四分之一，不断地重复该过程，就可以得到该图像的图像金字塔。 在向上
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Fu Xianjun. All Rights Reserved. 文章目录 一、图像金字塔是什么？ 二、使用步骤 1.原图 2.读入库 3.图片处理 4.结果 总结 一、图像金字塔是什么？ 图像金字塔是由一幅图像的多个不同分辨率的子图所构成的图像集合通过对原图像不断地向下采样而产生的，即由高分辨率的图像（大尺寸）产生低分辨率的近似图像（小尺寸） cv2.pyrDown() dst=cv2.pyrDown（src[,dstsize[,borderType]]） cv2.p.
opencv-python图像处理 ----详解高斯、拉普拉斯图像金字塔
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一、概念 图像金字塔是由一幅图像的多个不同分辨率的子图所构成的图像集合。这个图像集合是由原图像不断下采样；产生的，最底层是原图像，该层的上层图像是该层图像下采样产生，因此，图像的大小就是 : NN —N/2N/2----…一直到顶点1*1。 根据下采样前使用的卷积核操作的不同，图像金字塔可以分为高斯金字塔、拉普拉斯金字塔等等。下采样的一般步骤为：先将图片滤波，然后将滤波后的图像去掉其偶数行和偶数列，在滤波器的选择上我们有多种方式，cv包中使用的默认滤波器为高斯滤波器。 由于采样后的图像将越来越小，因此可以
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文章目录图像金字塔的概念高斯金字塔图像的放大与缩小构建高斯金字塔拉普拉斯金字塔拉普拉斯金字塔流程代码实现 图像金字塔的概念 图像金字塔的概念图 图像金字塔的作用： 如果我们对图片做特征提取，不光是要对原始图像进行特征提取还需要对多层的图像金字塔进行特征提取，每层提取的结果都不一样，我们需要整合到一起，达到丰富特征的效果。 高斯金字塔 图像的放大与缩小 高斯金字塔下采样（图像缩小）： 将图像矩阵G与高斯内核卷积。 去掉所有偶数行和列。 高斯金字塔下采样（图像放大）： 将图像在每个方向上扩
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