OpenCV Python - 图像金字塔

有时，我们需要将图像转换为与其原始尺寸不同的尺寸。为此，您可以放大图像（放大）或缩小图像（缩小）。

图像金字塔是一组图像（由单个原始图像构建），依次向下采样指定次数。

高斯金字塔用于对图像进行下采样，而拉普拉斯金字塔则使用较低分辨率的金字塔图像重建上采样图像。

可以将金字塔看作是一组层。图像如下所示：

金字塔较高层的图像尺寸较小。为了生成高斯金字塔中下一层的图像，我们使用高斯核对较低层图像进行卷积。

$$\frac{1}{16}\begin{bmatrix}1 & 4 & 6 & 4 & 1 \\4 & 16 & 24 & 16 & 4 \\6 & 24 & 36 & 24 & 6 \\4 & 16 & 24 & 16 & 4 \\1 & 4 & 6 & 4 & 1\end{bmatrix}$$

现在删除所有偶数行和偶数列。生成的图像面积将是其前驱图像的 1/4。对原始图像迭代此过程会生成整个金字塔。

为了使图像变大，用零填充列。首先，将图像在每个维度上放大到原始尺寸的两倍，用新的偶数行填充，然后使用核进行卷积以近似缺失像素的值。

**cv.pyrUp()** 函数将原始尺寸加倍，而 **cv.pyrDown()** 函数将其减半。

示例

以下程序根据用户输入的“I”或“o”分别调用 pyrUp() 和 pyrDown() 函数。

请注意，当我们减小图像尺寸时，会丢失图像信息。如果我们缩小图像尺寸后再将其重新缩放回原始尺寸，我们会丢失一些信息，并且新图像的分辨率远低于原始图像。

import sys
import cv2 as cv

filename = 'chicky_512.png'

src = cv.imread(filename)

while 1:
   print ("press 'i' for zoom in 'o' for zoom out esc to stop")
   rows, cols, _channels = map(int, src.shape)
   cv.imshow('Pyramids', src)
   k = cv.waitKey(0)

   if k == 27:
      break

   elif chr(k) == 'i':
      src = cv.pyrUp(src, dstsize=(2 * cols, 2 * rows))

   elif chr(k) == 'o':
      src = cv.pyrDown(src, dstsize=(cols // 2, rows // 2))

cv.destroyAllWindows()

输出