使用 OpenCV 的图像金字塔 | Python

图像金字塔是一种完整的、多尺度的表示，其中同一图像的较低分辨率版本（小尺寸）通过降采样或缩减过滤器计算而来。它们在计算机视觉中经常用于物体检测，图像拼接和全景拼接等应用程序中。

在本教程中，我们将学习如何使用Python的OpenCV库来创建基于Gaussian和Laplacian的图像金字塔。

安装OpenCV

在运行本教程之前，我们需要安装OpenCV库。你可以通过使用pip命令来安装这个库。

pip install opencv-python

创建高斯金字塔

高斯金字塔由一些高斯滤波器和下采样过程组成。在下采样期间，图像的每个偶数行和列像素才能保留。这将导致图像分辨率减半。

我们将使用OpenCV的pyrDown函数为我们创建高斯金字塔。此函数使用高斯平滑滤波器在水平和垂直方向上将图像下采样一半。

import cv2

# Load the image
image = cv2.imread('image.jpg')

# Display original image
cv2.imshow('Original Image', image)

# Create Gaussian pyramid
lower_reso = image.copy()
gaussian_pyr = [lower_reso]
for i in range(6):
    lower_reso = cv2.pyrDown(lower_reso)
    gaussian_pyr.append(lower_reso)

# Display  Gaussian Pyramid
for i in range(6):
    cv2.imshow(f'Gaussian {i}', gaussian_pyr[i])

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

上面的代码中，我们首先使用cv2.imread函数加载图片，pyrDown函数产生一系列的高斯金字塔。理论上，每个金字塔都比上一个金字塔小2倍。

为了展示效果，我们还将每个高斯金字塔都显示在了屏幕上。从下面的图中，可以看出，由于每个图像的分辨率降低了一半，因此每个金字塔的大小都以几何级数减小。

创建拉普拉斯金字塔

拉普拉斯金字塔包含一系列的高pass滤波器和上采样过程。在上采样过程中，图像的每个偶数行和列都添加为0.这将导致图像分辨率增加两倍。

对于上采样过程，我们将简单地使用OpenCVpyrUp功能。这个函数使用双线性内插值来增加输入图像的大小。

import cv2

# Load the image
image = cv2.imread('image.jpg')

# Create Gaussian pyramid
lower_reso = image.copy()
gaussian_pyr = [lower_reso]
for i in range(6):
    lower_reso = cv2.pyrDown(lower_reso)
    gaussian_pyr.append(lower_reso)

# Create Laplacian pyramid
laplacian_pyr = []
for i in range(5, 0, -1):
    gaussian_expanded = cv2.pyrUp(gaussian_pyr[i])
    laplacian = cv2.subtract(gaussian_pyr[i - 1], gaussian_expanded)
    laplacian_pyr.append(laplacian)

# Display Laplace Pyramid
for i in range(5):
    cv2.imshow(f'Laplacian {i}', laplacian_pyr[i])

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

上面的代码中，我们首先使用cv2.imread函数加载图片，然后使用pyrDown函数产生一系列的高斯金字塔。然后我们使用pyrUp函数来将核心点升级到更高分辨率，使图像变得更大，然后使用拉普拉斯操作来建立拉普拉斯金字塔。最后，我们将每个拉普拉斯金字塔都在屏幕上显示出来。从下面的图中可以看出，每个金字塔的大小都以几何级数增加。

结论

在OpenCV中使用图像金字塔是一种流行的方法，它可以在图像处理和计算机视觉应用程序中发挥重要作用。本教程介绍了如何使用Python的OpenCV库来创建基于Gaussian和Laplacian的图像金字塔。我相信，这样的介绍不仅让程序员们更加了解图像金字塔，也能够进一步提升他们的编程技能。