用Python和OpenCV计算原始图像的高斯差分金字塔（DoG），写出其代码，并显示结果

好的，以下是计算原始图像的高斯差分金字塔（DoG）的Python代码：

import cv2

# 读取原始图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 高斯差分金字塔（DoG）参数设置
ksize = (5, 5)   # 高斯核大小
sigma1 = 1.6     # 尺度因子
sigma2 = 0.5     # 尺度因子
levels = 5       # 金字塔层数

# 计算高斯差分金字塔（DoG）
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  # 转为灰度图像
pyramid = cv2.buildPyramid(gray, (cv2.INTER_NEAREST, cv2.INTER_NEAREST), maxLevel=levels)
dog = []
for i in range(levels-1):
    dog.append(cv2.absdiff(pyramid[i], pyramid[i+1]))
    
# 显示结果
for i in range(levels-1):
    cv2.imshow(f'DoG level{i+1}', dog[i])
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

你可以将`'image.jpg'`替换为你自己的图片路径。运行后会显示高斯差分金字塔（DoG）的每一层结果。