opencv python 图像金字塔

SwordFly 发布于2019-07-30 17:05 / 1554人阅读

摘要：所以这幅图像的面积就变为原来图像面积的四分之一这被称为一个八度。

Image Pyramids

图像金字塔

通常，我们曾经使用恒定大小的图像.但在某些情况下，我们需要使用不同分辨率的（相同）图像.例如，在搜索图像中的某些内容时，如脸部，我们不确定该对象在所述图像中的大小.

具有不同分辨率的图像被称为图像金字塔（因为当它们保持在堆叠中，底部具有最高分辨率图像而顶部具有最低分辨率图像时，它看起来像金字塔）.

图像金字塔有两种:

高斯金字塔和

拉普拉斯金字塔

高斯金字塔的顶部是通过将底部图像中的连续的行和列去除得到的.顶部图像中的每个像素值等于下一层图像中 5 个像素的高斯加权平均值.这样操作一次一个 MxN 的图像就变成了一个 M/2xN/2 的图像。所以这幅图像的面积就变为原来图像面积的四分之一.这被称为an Octave（一个八度）。连续进行这样的操作就会得到一个分辨率不断下降的图像金字塔.

函数cv2.pyrDown()从一个高分辨率大尺寸的图像向上构建一个金子塔（尺寸变小，分辨率降低）.
代码：

import cv2

img = cv2.imread("img.jpg")

lower_reso = cv2.pyrDown(img)

cv2.imshow("src",img)
cv2.imshow("HigherReso",lower_reso)

cv2.waitKey()

继续使用函数cv2.pyrUp()从一个低分辨率小尺寸的图像向下构建一个金子塔（尺寸变大，但分辨率不会增加）
代码：

import cv2

img = cv2.imread("img.jpg")

lower_reso = cv2.pyrDown(img)
higher_reso2 = cv2.pyrUp(lower_reso)

cv2.imshow("show",higher_reso2)

cv2.waitKey()

NOTE：
当用 cv2.pyrDown()，图像的分辨率就会降低，信息就会被丢失.如果先cv2.pyrDown()产生的中间图像再使用函数cv2.pyrUp()得到图像，与原图像相比分辨率差了很多.
可以修改代码：

import cv2

img = cv2.imread("img.jpg")

higher_reso2 = cv2.pyrUp(img)
lower_reso = cv2.pyrDown(higher_reso2)


cv2.imshow("show",lower_reso)

cv2.waitKey()

拉普拉斯金字塔由高斯金字塔形成，大部分元素都是零，用于图像压缩.
代码：

import cv2

img = cv2.imread("img.jpg")
img = cv2.Canny(img, 100, 200)

higher_reso2 = cv2.pyrUp(img)
lower_reso = cv2.pyrDown(higher_reso2)

cv2.imshow("src",img)
cv2.imshow("higher_reso2",higher_reso2)
cv2.imshow("lower_reso",lower_reso)

cv2.waitKey()

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