OpenCV 完整例程31. 图像金字塔（cv2.pyrDown）

Posted 2021-12-13 Python小白进阶

【OpenCV 完整例程】31. 图像金字塔（cv2.pyrDown）

扩展例程：1.40 图像金字塔

图像金字塔是一种以多分辨率来解释图像的结构，常用于图像分割、图像压缩和机器视觉。

在需要处理同一图像的不同分辨率的子图时，需要创建一组具有不同分辨率的原始图像。把最大的图像放在底部，最小的放在顶部，看起来就像一座金字塔，称为图像金字塔。

图像金字塔是一系列来源于同一张原始图像、以金字塔形状排列的分辨率逐步降低的图像集合。
金字塔的底部是原始图像的高分辨率的表示，顶部是低分辨率的近似。

OpenCV 为向下采样和向上采样提供了两个函数：cv2.pyrDown 和 cv2.pyrUp。

函数说明：

cv2.pyrDown(src, dst=None, dstsize=None, borderType=None) → dst  # 向下采样
cv2.pyrUp(src, dst=None, dstsize=None, borderType=None) → dst  # 向上采样

函数 cv2.pyrDown 是从高分辨率的大尺寸图像逐次向下采样得到一系列图像，构建一个金字塔，称为高斯金字塔（Gaussian pyramid），实际上是一个重复高斯平滑并重新对图像采样的过程。拉普拉斯金字塔每次向下采样后将再次向上采样，并记录残差信息，可以对图像进行最大程度的还原。

# 1.40 图像金字塔

def GussianPyramid(image): # 高斯金字塔
    level = 2  # 金字塔的层数
    imgCopy = image.copy()
    pyramidImages = []  # 创建图像 List
    for i in range(level):
        dst = cv2.pyrDown(imgCopy)  # 下采样
        pyramidImages.append(dst)  # 添加到图像 List
        cv2.imshow("pyramid down "+str(i), dst)
        imgCopy = dst.copy()
    return pyramidImages
    
img = cv2.imread("../images/imgLena.tif")  # 读取彩色图像(BGR)
cv2.namedWindow("input image", cv2.WINDOW_AUTOSIZE)
cv2.imshow("input image", img)
GussianPyramid(img)  # 高斯图像金字塔
# LapalianPyramid(img)  # 拉普拉斯图像金字塔
cv2.waitKey(0)

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（本节完）

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