帮我写一份代码示例 opencv python 高斯金字塔采样去噪来降低图像的分辨率和减弱噪声干扰。具体步骤如下： 使用cv2.pyrDown()函数对图像进行下采样，降低分辨率。 对下采样后的图像进行高斯模糊，使用cv2.GaussianBlur()函数。 对模糊后的图像再进行上采样，使用cv2.pyrUp()函数。 重复以上步骤，直到达到所需的分辨率和去噪效果。 接下来，我们可以从R、G、B三个颜色通道中分别获取图像，并进行递归迭代获得分割阈值及姿势校正。具体步骤如下： 使用cv2.split()函数将图像分离为R、G、B三个通道。 对每个通道进行递归迭代，找到矩形外框并得到相应的分割阈值。 对三个通道得到的分割阈值进行合并，得到最终的二值轮廓图。 使用cv2.findContours()函数找到轮廓并提取矩形外框区域信息。

好的，以下是一份基于OpenCV的Python代码示例，实现高斯金字塔采样去噪：

import cv2

# 加载图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 降低分辨率并进行高斯模糊
pyramid = img.copy()
for i in range(3):
    pyramid = cv2.pyrDown(pyramid)
    pyramid = cv2.GaussianBlur(pyramid, (5, 5), 0)

# 上采样并重建图像
for i in range(3):
    pyramid = cv2.pyrUp(pyramid)
    pyramid = cv2.GaussianBlur(pyramid, (5, 5), 0)

# 将图像分离为RGB三个通道
b, g, r = cv2.split(pyramid)

# 对每个通道进行递归迭代，找到矩形外框并得到相应的分割阈值
def get_threshold(channel):
    # TODO: 实现递归迭代找到矩形外框并得到相应的分割阈值
    return threshold

b_threshold = get_threshold(b)
g_threshold = get_threshold(g)
r_threshold = get_threshold(r)

# 对三个通道得到的分割阈值进行合并，得到最终的二值轮廓图
threshold = cv2.merge((b_threshold, g_threshold, r_threshold))

# 找到轮廓并提取矩形外框区域信息
contours, _ = cv2.findContours(threshold, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
for contour in contours:
    rect = cv2.boundingRect(contour)
    # TODO: 处理矩形外框区域信息

需要注意的是，该代码示例中的 `get_threshold()` 函数还没有实现，需要根据具体的应用场景进行适当调整。同时，对于图像的处理和矩形外框区域的处理也需要根据具体情况进行进一步的优化和完善。