python-opencv学习记录--图形金字塔

图形金字塔

可以应用于图像特征提取

基本理论

• 高斯金字塔
• 拉普拉斯金字塔
  

高斯金字塔

高斯金字塔：向下采样方法（缩小）ps：在金字塔中方向向上

高斯金字塔：向上采样方法（放大）ps：在金字塔中方向向下

拉普拉斯金字塔

用上一层与下一层的结果作差

代码案例

高斯分段代码

原图

img=cv2.imread("AM.png")
cv2.imshow('img',img)
print(img,shape)
#(442,340,3)

上采样

up=cv2.pyrUp(img)
cv2.imshow('Up',Up)
print(Up,shape)
#(884,680,3)

下采样

down=cv2.pyrDown(img)
cv2.imshow('down',down)
print(down,shape)
#(221,170,3)

连续上采样

up2=cv2.pyrUp(up)
cv2.imshow('up2',up2)
print(up2,shape)
#(1768,1360,3)

先上采样后下采样，图像大小不变，但清晰度会降低

up=cv2.pyrUp(img)
up_down=cv2.pyrDown(up)
cv2.imshow=('up_down',up_down)

高斯效果

拉普拉斯代码

可以简单理解为得到图像损失

down=cv2.pyrDown(img)
down_up=cv2.pyrUp(down)
pyr=img-down_up
cv2.imshow('pyr',pyr)

拉普拉斯效果