Opencv Python 简明教程

OpenCV Python - Image Pyramids

有时，我们可能需要将图像转换为不同于其原始大小的大小。为此，您可以将图像放大（放大）或缩小（缩小）。

图像金字塔是一组图像（由单一原始图像构建），连续向下采样指定次数。

高斯金字塔用于对图像进行下采样，而拉普拉斯金字塔则使用分辨率较低的图像金字塔中的一张图像重建一张上采样的图像。

将金字塔视为一组图层。图像如下所示 −

pyramid

金字塔较高层中的图像尺寸较小。要制作高斯金字塔中下一层的图像，我们将较低水平的图像与高斯核进行卷积。

\frac{1}{16}\begin{bmatrix}1 & 4 & 6 & 4 & 1 \\4 & 16 & 24 & 16 & 4 \\6 & 24 & 36 & 24 & 6 \\4 & 16 & 24 & 16 & 4 \\1 & 4 & 6 & 4 & 1\end{bmatrix}

现在移除所有偶数行的行和列。得到的图像将是其前身面积的 1/4。对原始图像进行此过程的迭代就会产生整个金字塔。

为了使图像变大，需要使用零填充列。首先，将图像放大至每个维度都为原来的两倍，获得新的偶数行，然后使用核进行卷积以近似缺失像素的值。

cv.pyrUp() 函数会使原始尺寸加倍； cv.pyrDown() 函数会使原始尺寸减半。

Example

以下程序根据用户输入的“I”或“o”分别调用 pyrUp() 和 pyrDown() 函数。

请注意，当我们减小图像尺寸时，图像的信息就会丢失。一旦缩小尺寸，再重新缩放回原始尺寸时，我们将丢失部分信息，且新图像的分辨率远低于原始图像。

import sys
import cv2 as cv

filename = 'chicky_512.png'

src = cv.imread(filename)

while 1:
   print ("press 'i' for zoom in 'o' for zoom out esc to stop")
   rows, cols, _channels = map(int, src.shape)
   cv.imshow('Pyramids', src)
   k = cv.waitKey(0)

   if k == 27:
      break

   elif chr(k) == 'i':
      src = cv.pyrUp(src, dstsize=(2 * cols, 2 * rows))

   elif chr(k) == 'o':
      src = cv.pyrDown(src, dstsize=(cols // 2, rows // 2))

cv.destroyAllWindows()

Output

image pyramids
gaussian pyramids
laplacian pyramids