用python计算原始头像的 高斯差分金字塔

计算原始头像的高斯差分金字塔，需要使用Python的OpenCV库。下面是代码示例：

import cv2
import numpy as np

# 读取原始头像
img = cv2.imread('avatar.jpg')

# 构建高斯金字塔
gaussian_pyramid = [img]
for i in range(5):
    blurred = cv2.pyrDown(gaussian_pyramid[-1])
    gaussian_pyramid.append(blurred)

# 构建高斯差分金字塔
laplacian_pyramid = [gaussian_pyramid[-1]]
for i in range(4, 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)

# 显示高斯差分金字塔
for i, laplacian in enumerate(laplacian_pyramid):
    cv2.imshow('Laplacian Level {}'.format(i), laplacian)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

代码中，我们首先读取原始头像，并使用`cv2.pyrDown()`函数构建高斯金字塔。然后，我们使用`cv2.pyrUp()`函数将高斯金字塔的每一层上采样并进行高斯滤波，得到一个更大的图像。接着，我们使用`cv2.subtract()`函数计算高斯金字塔上一层和上采样后的图像之间的差值，构建高斯差分金字塔。最后，我们使用`cv2.imshow()`函数显示每一层的高斯差分图像。