OpenCV 图像金字塔的实现示例

目录
  • 1.高斯金字塔
  • 2.拉普拉斯金字塔

本文主要介绍了OpenCV 图像金字塔，具有一定的参考价值，感兴趣的可以了解一下

高斯金字塔reduce void cv::pyrDown()
expand void cv::pyrUp()

1.高斯金字塔

图像金字塔是对一张输入图像先模糊再下采样为原来的高、宽的1/2，不断重复模糊与下采样的过程就得到了不同分辨率的输出图像，叠加在一起就形成了图像金字塔。

高斯金字塔便是先进行高斯模糊，再进行reduce和expand操作。高斯金字塔中的较高级别（低分辨率）是通过删除较低级别（较高分辨率）图像中的连续行和列而形成的。然后，较高级别的每个像素由基础级别的5个像素的贡献与高斯权重形成。通过这样做，M×N图像变成M/2×N/2图像。因此面积减少到原始面积的四分之一。它称为Octave。

cv::pryDown()

C++ void cv::pyrDown(cv::InputArray src, cv::OutputArray dst,
                     const cv::Size &dstsize = cv::Size(), int borderType = 4)

cv::pryUp()

C++ void cv::pyrUp(cv::InputArray src, cv::OutputArray dst,
                   const cv::Size &dstsize = cv::Size(), int borderType = 4)

2.拉普拉斯金字塔

在高斯金字塔的运算过程中，图像经过卷积和下采样操作会丢失部分高频细节信息。为描述这些高频信息，人们定义了拉普拉斯金字塔(Laplacian Pyramid， LP)。用高斯金字塔的每一层图像减去其上一层图像上采样并高斯卷积之后的预测图像，得到一系列的差值图像即为 LP 分解图像。首先要进行金字塔的reduce操作，再expand操作，最后相减得到拉普拉斯金字塔。 L=G-expand(reduce(G))

代码1：

#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<iostream>
#include<imgproc.hpp>
using namespace cv;
using namespace std;

int main(int argc, char** argv) {
	Mat image = imread("C:/Users/YY/Pictures/Saved Pictures/1.jpg");
	Mat out;
	imshow("原图", image);
	pyrDown(image, out);
	imshow("降采样", out);
	pyrUp(out, out);
	imshow("上采样", out);
	subtract(image, out, out);
	imshow("拉普拉斯金字塔", out);
	waitKey(0);
	destroyAllWindows();
	return 0;
}

到此这篇关于OpenCV 图像金字塔的实现示例的文章就介绍到这了,更多相关OpenCV 图像金字塔内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！

赞 (0)

相关推荐

  • Android基于OpenCV实现图像金字塔

    Android基于OpenCV实现图像金字塔

    目录 图像金字塔 高斯金字塔 拉普拉斯金字塔 API 下采样 上采样 操作 操作 效果 源码 图像金字塔 图像金字塔是图像中多尺度表达的一种,最主要用于图像的分割,是一种以多分辨率来解释图像的有效但概念简单的结构. 图像金字塔最初用于机器视觉和图像压缩,一幅图像的金字塔是一系列以金字塔形状排列的分辨率逐步降低,且来源于同一张原始图的图像集合.其通过梯次向下采样获得,直到达到某个终止条件才停止采样. 金字塔的底部是待处理图像的高分辨率表示,而顶部是低分辨率的近似. 我们将一层一层的图像比喻成金字塔

  • python 用opencv实现图像修复和图像金字塔

    我们将学习如何通过一种称为修复的方法去除旧照片中的小噪音,笔画等.基本思路很简单:用相邻像素替换那些坏标记,使其看起来像邻域. cv2.inpaint() cv2.INPAINT_TELEA cv2.INPAINT_NS import numpy as np import cv2 as cv img = cv.imread('messi_2.jpg') mask = cv.imread('mask2.png',0) dst = cv.inpaint(img,mask,3,cv.INPAINT_T

  • OpenCV 图像金字塔的实现示例

    OpenCV 图像金字塔的实现示例

    目录 1.高斯金字塔 2.拉普拉斯金字塔 本文主要介绍了OpenCV 图像金字塔,具有一定的参考价值,感兴趣的可以了解一下 高斯金字塔reduce void cv::pyrDown() expand void cv::pyrUp() 1.高斯金字塔 图像金字塔是对一张输入图像先模糊再下采样为原来的高.宽的1/2,不断重复模糊与下采样的过程就得到了不同分辨率的输出图像,叠加在一起就形成了图像金字塔. 高斯金字塔便是先进行高斯模糊,再进行reduce和expand操作.高斯金字塔中的较高级别(低分辨

  • opencv 图像轮廓的实现示例

    图像轮廓 Contours:轮廓 轮廓是将没有连着一起的边缘连着一起. 边缘检测检测出边缘,边缘有些未连接在一起. 注意问题 1.对象为二值图像,首先进行阈值分割或者边缘检测. 2.查找轮廓需要更改原始图像,通常使用原始图像的一份进行拷贝. 3.在opencv里,是从黑色背景里找白色.因此对象必须是白色,背景为黑色. 方法 cv2.findContours() cv2.drawContours() 通过cv2.findContours() 查找轮廓在哪里,再通过 cv2.drawContours

  • Python OpenCV 图像平移的实现示例

    Python OpenCV 图像平移的实现示例

    每次学习新东西的时候,橡皮擦都是去海量检索,然后找到适合自己理解的部分. 再将其拼凑成一个小的系统,争取对该内容有初步理解. 今天这 1 个小时,核心要学习的是图像的平移,在电脑上随便打开一张图片,实现移动都非常简单,但是在代码中,出现了一些新的概念. 检索 OpenCV 图像平移相关资料时,碰到的第一个新概念是就是 仿射变换. 每次看到这样子的数学名字,必然心中一凉,做为一个数学小白,又要瑟瑟发抖了. 百度一下,看看百科中是如何介绍的. 看过上图中的一些相关简介之后,对于这个概念也并没有太深刻

  • python计算机视觉opencv图像金字塔轮廓及模板匹配

    python计算机视觉opencv图像金字塔轮廓及模板匹配

    目录 1.图像金字塔 ①高斯金字塔 ②拉普拉斯金字塔 2.图像轮廓 ①寻找轮廓 ②轮廓特征 ③轮廓绘制 3.模板匹配 ①模板匹配 ②匹配框线绘制 ③多对象匹配 4.直方图统计 ①直方图绘制 ②直方图统计 ③直方图的mask操作 ④直方图均衡化 5.傅里叶变换 1.图像金字塔 ①高斯金字塔 向下采样,数据会越来越少,减少的方式是:将偶数行和列删除 向上采样,数据会越来越多,将图像在每个方向上扩大为原来的两倍,新增的行和列用0来填充.使用先前同样的内核与放大后的图像卷积,获得近似值. 上采样之后,图

  • python OpenCV图像金字塔

    python OpenCV图像金字塔

    目录 1.图像金字塔理论基础 2.向下取样函数及使用 3.向上取样函数及使用 4.采样可逆性研究 5.拉普拉斯金字塔 6.图像轮廓介绍 轮廓近似 1.图像金字塔理论基础 图像金字塔是图像多尺度表达的一种,是一种以多分辨率来解释图像的有效但概念简单的结构.一幅图像的金字塔是一系列以金字塔形状排列的分辨率逐步降低,且来源于同一张原始图的图像集合.其通过梯次向下采样获得,直到达到某个终止条件才停止采样.我们将一层一层的图像比喻成金字塔,层级越高,则图像越小,分辨率越低.那我们为什么要做图像金字塔呢?这

  • OpenCV半小时掌握基本操作之图像金字塔

    OpenCV半小时掌握基本操作之图像金字塔

    目录 概述 图像金字塔 高斯金字塔 拉布拉斯金字塔 [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.jp

  • C++ OpenCV学习之图像金字塔与图像融合详解

    C++ OpenCV学习之图像金字塔与图像融合详解

    目录 1金字塔 2什么是图像金字塔? 3图像金字塔有什么用? 4OpenCV实战图像金字塔 1 金字塔 平时你听到.见到的金字塔是什么样的? 这样? 还是这样? 实际上除了这些,还有图像金字塔   图像金字塔有什么用?为什么要称作图像金字塔?本文带你研究这些问题. 2 什么是图像金字塔? 正如生物视觉系统会处理分层次的尺寸一样,计算机视觉系统实现多分辨率图像处理的基础是图像金字塔. 考虑这样一个场景:输入系统一幅图像来检测人脸.由于事先并不知道人脸在这张图片中可能的尺寸,所以需要根据输入生成一个

  • 使用OpenCV实现人脸图像卡通化的示例代码

    使用OpenCV实现人脸图像卡通化的示例代码

    引言 通过前面的文章我们已经了解到OpenCV 是一个用于计算机视觉和机器学习的开源 python 库.它主要针对实时计算机视觉和图像处理.它用于对图像执行不同的操作,这些操作使用不同的技术对图像进行转换.在本文中,我们将实现使用OpenCV将人脸图像卡通化. 让我们从导入必需的库开始! import cv2 import numpy as np 第一次变换(卡通化) 在这个转换中,我们将找到图像的边缘,并使用双边滤波器和位操作符制作一个卡通化的图像. # Reading the Image i

随机推荐