python实现：计算原始图像的高斯差分金字塔

以下是Python实现计算原始图像的高斯差分金字塔的代码：

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。