opencv 高斯金字塔
时间: 2023-11-04 17:53:35 浏览: 40
高斯金字塔是图像金字塔的一种形式,是通过对原始图像进行滤波和下采样得到的。在OpenCV中,可以使用cv2.pyrDown()函数来实现高斯金字塔的构建。该函数将原始图像进行高斯滤波和下采样,得到一个尺寸较小的近似图像。重复这个过程,就可以得到一个多层次的金字塔结构,其中每一层都是比上一层尺寸缩小一半的近似图像。这个过程可以通过不断地使用cv2.pyrDown()函数来实现。高斯金字塔主要用于图像尺寸的缩放和图像特征的提取等应用。
相关问题
python opencv 高斯金字塔采样去噪
高斯金字塔可以用于图像的降采样(缩小)和升采样(放大)操作,其中降采样可以实现去噪的效果。具体步骤如下:
1. 对原始图像进行高斯滤波,得到一组模糊图像。
2. 对每个模糊图像进行下采样操作,得到一组大小不同的图像。
3. 对每个下采样图像进行高斯滤波,得到一组更模糊的图像。
4. 重复步骤2和3,直到达到所需的降采样级别。
5. 对最后一级下采样图像进行插值操作,得到原始图像的近似图像。
6. 将近似图像与原始图像相减,得到去噪后的图像。
下面是一个实现高斯金字塔去噪的示例代码:
```python
import cv2
img = cv2.imread('lena.jpg')
cv2.imshow('Original', img)
# 构建高斯金字塔
pyramid = [img]
for i in range(5):
img = cv2.pyrDown(img)
pyramid.append(img)
# 对每个金字塔级别进行高斯滤波
for i in range(1, len(pyramid)):
pyramid[i] = cv2.GaussianBlur(pyramid[i], (3, 3), 0)
# 重建金字塔
for i in range(len(pyramid) - 1, 0, -1):
img = cv2.pyrUp(pyramid[i])
img = cv2.resize(img, pyramid[i - 1].shape[:2][::-1])
pyramid[i - 1] -= img
cv2.imshow('Denoised', pyramid[0])
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()
```
在上面的代码中,我们首先读入了一张图像,并构建了5级高斯金字塔。然后对每个金字塔级别进行高斯滤波,得到更模糊的图像。接着我们重建了金字塔,并将重建后的图像与原始图像相减,得到去噪后的图像。最后将去噪后的图像显示出来。
高斯金字塔opencv函数
OpenCV 中的高斯金字塔函数是 `cv::pyrDown()` 和 `cv::pyrUp()`。这些函数可以用于图像金字塔的构建和图像的降采样与上采样。
`cv::pyrDown()` 函数用于将图像进行降采样,即将图像的分辨率减小一半。它的原型如下:
```cpp
void cv::pyrDown(
InputArray src, // 输入图像
OutputArray dst, // 输出图像
const Size& dstsize = Size(), // 输出图像大小,默认为输入图像大小除以2
int borderType = BORDER_DEFAULT // 边界类型
)
```
`cv::pyrUp()` 函数用于将图像进行上采样,即将图像的分辨率增加一倍。它的原型如下:
```cpp
void cv::pyrUp(
InputArray src, // 输入图像
OutputArray dst, // 输出图像
const Size& dstsize = Size(), // 输出图像大小,默认为输入图像大小乘以2
int borderType = BORDER_DEFAULT // 边界类型
)
```
这些函数可以用于实现图像金字塔的构建,其中 `cv::pyrDown()` 用于生成下一层次的图像,而 `cv::pyrUp()` 用于恢复原始分辨率的图像。