OpenCV学习第十四篇：图像金字塔-上采样和降采样

图像金字塔：
1.在图像处理中，经常需要调整图像大小，最常见的就是放大和缩小，几何变换也可以实现图像放大和缩小
2.一个图像金字塔式一系列的图形组成，最底下一张图像尺寸最大，最上方的图形尺寸最小，从空间上从上向下看，就像一个金字塔

分类
高斯金字塔-对图像进行降采样
拉普拉斯金字塔-重建一张图像

高斯金字塔式从底向上，逐层降采样得到
降采样之后图像大小是原图像MXN的M/2xN/2，就是对原图像删除偶数行与列，得到降采样之后上一层的图片
高斯金字塔的生产过程分为两步：
对当前层进行高斯某
删除当前层的偶数行与列

高斯不同（DOG）：
定义：就是把同一张图像在不同的参数下做高斯模糊之后结果相减，得到的输出图像，成为高斯不同
高斯不同是图像的内在特征，在灰度图像增强，角点检测中经常用到

API:
上采样：pyrUp 放大
降采样：pyrDown缩小

实例：
代码如下：

#include 
#include 

using namespace cv;
using namespace std;

int main(int argc, char** argv) {
    Mat src, dst,dmt;
    src = imread("F:/picture/645-140GG51053.jpg");
    if (src.empty()) {
        printf("could not image!");
        return -1;
    }
    namedWindow("SRC", CV_WINDOW_AUTOSIZE);

    pyrUp(src, dst, Size(src.cols *2, src.rows*2));
    pyrDown(src, dmt, Size(src.cols / 2, src.rows / 2));

    Mat  grat_src, g1, g2,dogimg;
    cvtColor(src, grat_src, CV_BGR2GRAY);
    GaussianBlur(grat_src, g1, Size(5, 5), 0, 0);
    GaussianBlur(g1, g2, Size(5, 5), 0, 0);
    subtract(g1, g2, dogimg, Mat());
    normalize(dogimg,dogimg, 255, 0, NORM_MINMAX);

    imshow("DOTIMAG", dogimg);
    imshow("降采样", dmt);
    imshow("上采样", dst);
    imshow("SRC", src);
    waitKey(0);
    return 0;
}

效果如下：


又是一天，加油！