OpenCV-图像金字塔

简介

图像金字塔是一种多尺度表示，可以通过对原始图像进行多次降采样和升采样来构建。在计算机视觉中，图像金字塔被广泛用于图像尺度空间分析、特征提取、目标检测和跟踪等领域。

OpenCV提供了一系列函数来处理图像金字塔，包括构建金字塔、卷积和高斯拉普拉斯金字塔等。

构建金字塔

OpenCV提供了两种类型的图像金字塔：高斯金字塔和拉普拉斯金字塔。其中，高斯金字塔是由一系列不同分辨率的高斯模糊图像组成的，而拉普拉斯金字塔是由一系列不同分辨率的图像减去其上采样和平滑的结果得到的。

构建高斯金字塔

要构建高斯金字塔，可以使用 cv2.pyrDown() 函数进行降采样，以及 cv2.pyrUp() 函数进行升采样和平滑。降采样过程即将原始图像缩小一倍，升采样过程即将低分辨率图像放大一倍。

以下代码展示如何构建高斯金字塔：

import cv2

# 读取原始图像
img = cv2.imread('lena.jpg')

# 构建高斯金字塔
pyramid = [img]
for i in range(4):
    img = cv2.pyrDown(img)
    pyramid.append(img)

在上述代码中，首先读取了一张原始图像 lena.jpg，然后通过 cv2.pyrDown() 函数四次进行降采样，每次减小图像尺寸一倍，最终构建了一个含有五个不同分辨率的图像序列 pyramid。

构建拉普拉斯金字塔

要构建拉普拉斯金字塔，需要首先构建高斯金字塔，并且在升采样和平滑过程中得到上采样后的高斯金字塔。因此，可以使用 cv2.pyrDown() 函数进行降采样，以及 cv2.pyrUp() 函数进行升采样和平滑，和 cv2.subtract() 函数进行差分操作。

以下代码展示如何构建拉普拉斯金字塔：

import cv2

# 读取原始图像
img = cv2.imread('lena.jpg')

# 构建高斯金字塔
pyramid = [img]
for i in range(4):
    img = cv2.pyrDown(img)
    pyramid.append(img)

# 构建拉普拉斯金字塔
lap_pyr = []
for i in range(len(pyramid)-1, 0, -1):
    up = cv2.pyrUp(pyramid[i])
    lap = cv2.subtract(pyramid[i-1], up)
    lap_pyr.append(lap)

在上述代码中，首先读取了一张原始图像 lena.jpg，然后通过 cv2.pyrDown() 函数四次进行降采样，每次减小图像尺寸一倍，最终构建了一个含有五个不同分辨率的图像序列 pyramid。接着，通过 cv2.pyrUp() 函数将低分辨率图像上采样一倍，与上一级的高分辨率图像进行差分操作，得到一系列不同分辨率的差分图像，即构成了一个拉普拉斯金字塔。

总结

在本篇文章中，我们介绍了OpenCV中对图像金字塔的支持。图像金字塔是一种多尺度表示，可以通过对原始图像进行多次降采样和升采样来构建。在OpenCV中，可以使用 cv2.pyrDown() 和 cv2.pyrUp() 函数来构建高斯金字塔和拉普拉斯金字塔。高斯金字塔是由一系列不同分辨率的高斯模糊图像组成的，而拉普拉斯金字塔是由一系列不同分辨率的图像减去其上采样和平滑的结果得到的。