1、pyrDown 这里的down是指图像变小,所以原始图像在金字塔的底部。 首先将当前层的图像和下面这个高斯核卷积: 这个高斯核的尺寸为5×5大小,所有元素的值加起来正好为256,最后再除以256,得到的加权和正好为1。其距离最中心越近数值越大,这正好和高斯平滑选择的高斯核类似。这个过程也类似于高斯平滑,从后面的例子也...
图像金字塔是指由一幅图像的多个不同分辨率的子图所构成的图像集合。 该组图像是由单张图像不断进行下采样所产生的,从底部第0层开始,逐层下采样,一直堆叠到金字塔的顶端第N层。 图像金字塔示例图 图像金字塔的底部是原始图像,分辨率最高,而顶部则为其低分辨率的近似图像。 通常情况下,每向上移动一级,图像的宽和高...
#高斯金字塔 defpyramid_image(image):cv.imshow("yuan",image)level=3#金字塔的层数 temp=image.copy()#拷贝图像 pyramid_images=[]foriinrange(level):dst=cv.pyrDown(temp)pyramid_images.append(dst)cv.imshow("pyramid"+str(i),dst)temp=dst.copy()returnpyramid_images #拉普拉斯金字塔 deflpls_image(...
原理:首先将原图像作为最底层图像G0(高斯金字塔的第0层),利用高斯核(5*5)对其进行卷积,然后对卷积后的图像进行下采样(去除偶数行和列)得到上一层图像G1,将此图像作为输入,重复卷积和下采样操作得到更上一层图像,反复迭代多次,形成一个金字塔形的图像数据结构,即高斯金字塔。 拉普拉斯金字塔:用于重建图像,也就是预...
OpenCV中有关图像金字塔的操作有pyrup()和pyrdown(),分别用于完成上采样和下采样。 1 高斯金字塔 高斯金字塔(G(i))通过高斯平滑和亚采样获得一系列下采样图像,主要的图像金字塔。 向下采样:将图像和高斯内核卷积,然后将所有偶数行和列去除,处理后的图像是原图的1/4(向下采样会丢失图像信息)。
python-opencv(10)图像金字塔 文章目录 1. 图像金字塔特点 2. 向下采样 2.1. 特点 2.2. 相关函数与程序实现 3. 向上采样 3.1. 特点 3.2. 相关函数与程序实现 4. 拉普拉斯金子塔 4.1. 特点 4.2. 相关函数与程序实现 1. 图像金字塔特点 图像金字塔是图像多尺度表达的一种,是一种以多分辨率来解释图像的有效但...
加载苹果和橙子的两个图像 查找苹果和橙子的高斯金字塔(在此示例中, 级别数为6) 在高斯金字塔中,找到其拉普拉斯金字塔 然后在每个拉普拉斯金字塔级别中加入苹果的左半部分和橙子的右半部分 最后从此联合图像金字塔中重建原始图像。 下面是完整的代码。(为简单起见,每个步骤都是单独进行的,这可能会占用更多的内存。如果...
1. 简介 图像金字塔是一种以多分辨率来解释图像的有效但概念简单的结构,一幅图像的金字塔是一系列以金字塔形状排列的分辨率逐步降低,且来源于同一张原始图的图像集合。金字塔的底部是待处理图像的高分辨率,而顶…
现在你可以通过cv2.pyrUp()函数来沿图像金字塔向下 higher_reso2 = cv2.pyrUp(lower_reso) 记住,higher_reso2和higher_reso不同,因为一旦你降低了分辨率,你就丢失了图像信息,下面的图像是用前面最小的图片向金字塔下3级的结果。 拉普拉斯金字塔式从高斯金字塔得到的,没有单独的函数。拉普拉斯金字塔图像像是边缘图片,...
OpenCV 中使用 cv.pyrDown() 和 cv.pyrUp() 函数找到高斯金字塔。 示例: #1.高斯金字塔importcv2 img=cv2.imread("image/13.jpg")# Gaussian Pyramid gp=[]img_copy=img.copy()gp.append(img_copy)fori inrange(1,4):img_copy=cv2.pyrDown(img_copy)# 下采样 ...