OpenCV Python 图像金字塔

有时候，我们可能需要将一幅图像转换为与其原始大小不同的尺寸。为此，您可以对图像进行放大（缩小）或缩小（放大）。

图像金字塔是一组图像（由单个原始图像构成），按照指定的次数进行逐渐降采样。

高斯金字塔用于对图像进行降采样，而拉普拉斯金字塔则从金字塔中分辨率较低的图像重建上采样图像。

将金字塔视为一组层。以下是该图像的示例−

OpenCV Python 图像金字塔

金字塔的上层图像尺寸较小。为了生成高斯金字塔中下一层的图像，我们将低一级图像与高斯核进行卷积。

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

现在去掉每一偶数行和列。结果图像将是前一图像的面积的1/4。对原始图像重复此过程即可生成整个金字塔。

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为两倍大小，然后对新的偶数行进行卷积，以近似缺失像素的值。

函数 cv.pyrUp() 将原始尺寸增大一倍， cv.pyrDown() 函数将其缩小为一半。

示例

下面的程序根据用户输入的“I”或“o”调用pyrUp()和pyrDown()函数。

请注意，当我们缩小图像的尺寸时，图像的信息会丢失。一旦我们缩小并且重新调整为原始尺寸，我们会丢失一些信息，并且新图像的分辨率远远低于原始图像。

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()