OpenCV图像金字塔 OpenCV半小时掌握基本操作之图像金字塔
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【OpenCV】⚠️高手勿入! 半小时学会基本操作 ⚠️ 图像金字塔
概述
OpenCV 是一个跨平台的计算机视觉库, 支持多语言, 功能强大. 今天小白就带大家一起携手走进 OpenCV 的世界.
图像金字塔
高斯金字塔
高斯金字塔 (Gaussian Pyramid) 是最基本的图像塔. 对图像进行高斯滤波, 然后去除偶数行和列. 对图像放大形成上采样.
下采样:
例子:
# 读取图片 img = cv2.imread("person.jpg") print(img.shape) # (381, 382, 3) # 下采样 down = cv2.pyrDown(img) print(down.shape) # (191, 191, 3) # 展示图片 cv2.imshow("down", down) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
上采样:
例子:
# 读取图片 img = cv2.imread("person.jpg") print(img.shape) # (381, 382, 3) # 上采样 up = cv2.pyrUp(img) print(up.shape) # (762, 764, 3) # 展示图片 cv2.imshow("up", up) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
下采样然后上采样 vs 原图:
# 读取图片 img = cv2.imread("person.jpg") img = cv2.resize(img, (380, 380)) # 下采样 down = cv2.pyrDown(img) # 上采样 down_up = cv2.pyrUp(down) # 组合 combine = np.hstack((img, down_up)) # 图片展示 cv2.imshow("combine", combine) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
输出结果:
从上图我们可以看出, 原图明显比下采样然后上采样的图清晰.
拉布拉斯金字塔
在进行高斯金字塔 (Gaussian Pyramid) 运算时, 在不断的高斯滤波和下采样, 我们丢失了很多高频信号.
拉斯金字塔 (Laplacian Pyramid) 可以帮助我们保留高频信号.
代码:
# 读取图片 img = cv2.imread("person.jpg") img = cv2.resize(img, (380, 380)) # 下采样 down = cv2.pyrDown(img) # 上采样 down_up = cv2.pyrUp(down) # 原图 - down_up result = img - down_up # 图片展示 cv2.imshow("result", result) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
输出结果:
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