pytorch实现拉普拉斯金字塔

以下是使用PyTorch实现拉普拉斯金字塔的示例代码：

import torch
import torch.nn.functional as F

def laplacian_pyramid(image, num_levels):
    pyramid = []
    current_level = image

    for i in range(num_levels):
        # 高斯模糊
        blurred = F.conv2d(current_level, torch.ones(1, 1, 3, 3) / 9, padding=1)
        # 上采样
        upsampled = F.interpolate(blurred, scale_factor=2, mode='nearest')
        # 计算差值
        laplacian = current_level - upsampled
        # 添加到金字塔中
        pyramid.append(laplacian)
        # 更新当前级别
        current_level = blurred

    # 添加高斯金字塔的最后一层
    pyramid.append(current_level)

    return pyramid

# 示例用法
image = torch.randn(1, 1, 256, 256)  # 输入图像
num_levels = 4  # 金字塔层数

pyramid = laplacian_pyramid(image, num_levels)

这段代码实现了一个名为`laplacian_pyramid`的函数，该函数接受一个输入图像和金字塔的层数作为参数，并返回一个包含拉普拉斯金字塔的列表。在函数内部，我们使用了PyTorch的卷积和插值函数来实现高斯模糊和上采样操作，然后计算当前级别与上采样结果之间的差值，得到拉普拉斯金字塔的每一层。