Para lograr esto, de hecho, sólo tres pasos para lograr
En primer lugar: la imagen original se muestrea mediante la reducción de la resolución de Gauss imagen obtenida
Segundo: el uso del muestreo y la disminución de la resolución de la imagen original para obtener imágenes de la imagen gaussiana Laplaciano
Tercero: el uso de la imagen de Laplace y la imagen original para obtener la imagen de muestreo ascendente
código
import cv2
img = cv2.imread('../data/1.jpg')
g0 = img
g1 = cv2.pyrDown(g0) # 计算下采样
laplacian0 = g0 - cv2.pyrUp(g1) # 计算拉普拉斯
# 通过拉普拉斯还原原图像
origin = laplacian0 + cv2.pyrUp(g1)
cv2.imshow('g0', g0)
cv2.imshow('origin', origin)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()
La tasa de crecimiento después del trabajo, la naturaleza de las diferencias se pueden dividir en: brechas conciencia y capacidad
