python实现：计算原始图像的拉普拉斯金字塔

好的，下面是使用 Python 实现计算原始图像的拉普拉斯金字塔的代码：

import cv2
import numpy as np

# 定义高斯金字塔函数
def gaussian_pyramid(image, levels):
    pyramid = [image]
    for i in range(levels):
        image = cv2.pyrDown(image)
        pyramid.append(image)
    return pyramid

# 定义拉普拉斯金字塔函数
def laplacian_pyramid(image, levels):
    gaussian = gaussian_pyramid(image, levels)
    pyramid = [gaussian[levels]]
    for i in range(levels, 0, -1):
        expand = cv2.pyrUp(gaussian[i])
        laplacian = cv2.subtract(gaussian[i-1], expand)
        pyramid.append(laplacian)
    return pyramid[::-1]

# 加载原始图像
image = cv2.imread('test.jpg')

# 设置金字塔层数
levels = 5

# 计算拉普拉斯金字塔
laplacian = laplacian_pyramid(image, levels)

# 显示结果
for i in range(levels+1):
    cv2.imshow(f'Laplacian Level {i}', laplacian[i])
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这段代码中，我们首先定义了高斯金字塔函数 `gaussian_pyramid` 和拉普拉斯金字塔函数 `laplacian_pyramid`，然后加载了原始图像 `image`，并设置了金字塔的层数 `levels`，最后使用 `laplacian_pyramid` 函数计算出原始图像的拉普拉斯金字塔，并将结果显示出来。需要注意的是，这里使用了 OpenCV 库来进行图像处理。