OpenCV半小时掌握基本操作之图像金字塔
目录
- 概述
- 图像金字塔
- 高斯金字塔
- 拉布拉斯金字塔
概述 OpenCV 是一个跨平台的计算机视觉库, 支持多语言, 功能强大. 今天小白就带大家一起携手走进 OpenCV 的世界.
图像金字塔
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高斯金字塔 高斯金字塔 (Gaussian Pyramid) 是最基本的图像塔. 对图像进行高斯滤波, 然后去除偶数行和列. 对图像放大形成上采样.
下采样:
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例子:
# 读取图片img = cv2.imread("person.jpg")print(img.shape)# (381, 382, 3)# 下采样down = cv2.pyrDown(img)print(down.shape)# (191, 191, 3)# 展示图片cv2.imshow("down", down)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()
上采样:
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例子:
# 读取图片img = cv2.imread("person.jpg")print(img.shape)# (381, 382, 3)# 上采样up = cv2.pyrUp(img)print(up.shape)# (762, 764, 3)# 展示图片cv2.imshow("up", up)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()
下采样然后上采样 vs 原图:
# 读取图片img = cv2.imread("person.jpg")img = cv2.resize(img, (380, 380))# 下采样down = cv2.pyrDown(img)# 上采样down_up = cv2.pyrUp(down)# 组合combine = np.hstack((img, down_up))# 图片展示cv2.imshow("combine", combine)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()
输出结果:
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从上图我们可以看出, 原图明显比下采样然后上采样的图清晰.
拉布拉斯金字塔 在进行高斯金字塔 (Gaussian Pyramid) 运算时, 在不断的高斯滤波和下采样, 我们丢失了很多高频信号.
拉斯金字塔 (Laplacian Pyramid) 可以帮助我们保留高频信号.
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代码:
# 读取图片img = cv2.imread("person.jpg")img = cv2.resize(img, (380, 380))# 下采样down = cv2.pyrDown(img)# 上采样down_up = cv2.pyrUp(down)# 原图 - down_upresult = img - down_up# 图片展示cv2.imshow("result", result)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()
输出结果:
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