python实现:计算原始图像的高斯差分金字塔
时间: 2023-07-11 14:32:38 浏览: 146
以下是Python实现计算原始图像的高斯差分金字塔的代码:
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取原始图像
img = cv2.imread('lena.jpg')
# 定义高斯滤波器的尺寸和标准差
ksize = (5, 5)
sigma = 1.0
# 定义金字塔的层数和下采样率
levels = 5
downsample_rate = 2
# 初始化高斯差分金字塔
pyramid = []
# 计算原始图像的高斯差分金字塔
for i in range(levels):
# 计算当前层的标准差
current_sigma = sigma * (downsample_rate ** i)
# 计算高斯滤波器的尺寸
current_ksize = tuple([int(2 * np.ceil(2 * current_sigma)) + 1] * 2)
# 对原始图像进行高斯滤波
smooth = cv2.GaussianBlur(img, current_ksize, current_sigma)
# 对平滑图像进行下采样
downsampled = cv2.resize(smooth, None, fx=1/downsample_rate, fy=1/downsample_rate, interpolation=cv2.INTER_AREA)
# 对下采样图像进行上采样
upsampled = cv2.resize(downsampled, img.shape[:2][::-1], interpolation=cv2.INTER_LINEAR)
# 计算当前尺度的高斯差分图像
diff = cv2.subtract(img, upsampled)
# 将高斯差分图像加入金字塔
pyramid.append(diff)
# 更新原始图像
img = downsampled
# 显示高斯差分金字塔
for i, level in enumerate(pyramid):
cv2.imshow('Level ' + str(i+1), level)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
以上代码中,通过cv2.GaussianBlur()函数和cv2.resize()函数分别实现高斯滤波和下采样/上采样操作,通过cv2.subtract()函数实现相邻两层高斯图像的差分,得到高斯差分图像。最后,通过cv2.imshow()函数显示金字塔中的每一层图像。
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