OpenCV-Python实战（12）——图像金字塔

 一、高斯核--金字塔

1.1 向下采样

img = cv2.pyrDown(src=*,dstsize=*,borderType=*)

img：目标图像。

src：原始图像。

dstsize：目标图像的shape，默认为：宽度和高度为原先的一半。

borderType：边界样式，使用默认即可。

import cv2

img = cv2.imread('Lena.png')

img1 = cv2.pyrDown(src=img)
img2 = cv2.pyrDown(src=img1)
img3 = cv2.pyrDown(src=img2)

cv2.imshow('img',img)
cv2.imshow('img1',img1)
cv2.imshow('img2',img2)
cv2.imshow('img3',img3)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

1.2 向上采样 

img = cv2.pyrUp(src=*,dstsize=*,borderType=*)

img：目标图像。

src：原始图像。

dstsize：目标图像的shape，默认为：宽度和高度为原先的一半。

borderType：边界样式，使用默认即可。

import cv2

img = cv2.imread('Lena.png')

img1 = cv2.pyrDown(src=img)
img2 = cv2.pyrDown(src=img1)
img3 = cv2.pyrDown(src=img2)

img4 = cv2.pyrUp(src=img3)
img5 = cv2.pyrUp(src=img4)
img6 = cv2.pyrUp(src=img5)


cv2.imshow('img',img)
cv2.imshow('img1',img4)
cv2.imshow('img2',img5)
cv2.imshow('img3',img6)


cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

由图可以看出上采样并不能完全还原原图像素点，还原像素点一般以 0 填充，所以图像会变模糊。 

二、拉普拉斯--金字塔

img = cv2.imread('Lena.png')  # 原图
L = img - cv2.pyrUp(src = cv2.pyrDown(src=img)) # 拉普拉斯图像

拉普拉斯金字塔 = 当前层高斯金字塔 - 下一层高斯金字塔上采样结果。

即高斯金字塔上下采样间丢失的像素点值。 

import cv2

img = cv2.imread('Lena.png')  # 原图

G = cv2.pyrDown(src=img)      # 下采样1次
L = img - cv2.pyrUp(src=G)    # 拉普拉斯图像
img1 = L + cv2.pyrUp(src=G)   # 恢复结果图像

cv2.imshow('img',img)
cv2.imshow('L',L)
cv2.imshow('img1',img1)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()