计算原始图像的高斯差分金字塔python

计算原始图像的高斯差分金字塔需要先构建高斯金字塔，然后使用高斯金字塔中的每一层图像与比它分辨率高一层的图像做差，得到差分图像。以下是一个简单的示例代码：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 构建高斯金字塔
layer = img.copy()
gaussian_pyramid = [layer]
for i in range(6):
    layer = cv2.pyrDown(layer)
    gaussian_pyramid.append(layer)

# 构建高斯差分金字塔
layer = gaussian_pyramid[5]
laplacian_pyramid = [layer]
for i in range(5, 0, -1):
    size = (gaussian_pyramid[i - 1].shape[1], gaussian_pyramid[i - 1].shape[0])
    gaussian_expanded = cv2.pyrUp(gaussian_pyramid[i], dstsize=size)
    laplacian = cv2.subtract(gaussian_pyramid[i - 1], gaussian_expanded)
    laplacian_pyramid.append(laplacian)

# 显示金字塔
for i in range(6):
    cv2.imshow('Gaussian Pyramid ' + str(i), gaussian_pyramid[i])
for i in range(5):
    cv2.imshow('Laplacian Pyramid ' + str(i), laplacian_pyramid[i])
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个示例中，我们首先使用`cv2.imread()`函数读取了一个图像。然后，我们使用`cv2.pyrDown()`函数构建了6层高斯金字塔，并将它们存储在一个列表中。接着，我们使用`cv2.pyrUp()`函数将比当前层分辨率高一层的高斯金字塔图像扩大到当前层的分辨率，并计算当前层与扩大后的图像之间的差异，得到差分图像。最后，我们使用`cv2.imshow()`函数显示了每一层金字塔。