计算原始图像的高斯差分金字塔python

实现高斯差分金字塔的过程可以使用Python中的OpenCV库。以下是一个简单的示例代码，展示了如何计算原始图像的高斯差分金字塔：

import cv2

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

# 定义金字塔的层数
num_layers = 4

# 定义高斯核尺寸
ksize = 5

# 定义高斯差分金字塔列表
g_pyr = []
d_pyr = []

# 计算高斯差分金字塔
for i in range(num_layers):
    # 计算高斯模糊
    g = cv2.GaussianBlur(img, (ksize, ksize), 0)
    
    # 保存高斯金字塔
    g_pyr.append(g)
    
    # 计算下一层金字塔的输入
    img = cv2.pyrDown(g)
    
# 计算差分金字塔
for i in range(num_layers - 1):
    d = cv2.subtract(g_pyr[i], cv2.pyrUp(g_pyr[i+1]))
    
    # 保存差分金字塔
    d_pyr.append(d)
    
# 显示结果
for i in range(num_layers):
    cv2.imshow('Gaussian Layer '+str(i+1), g_pyr[i])
    
for i in range(num_layers-1):
    cv2.imshow('DoG Layer '+str(i+1), d_pyr[i])
    
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个例子中，我们首先读取了一张图像，然后定义了金字塔层数和高斯核尺寸。之后我们分别计算了高斯金字塔和高斯差分金字塔，最后将结果显示出来。