图像金字塔:
我们在图像处理中常常会调整图像大小,最常见的就是放大(zoom in)和缩小(zoom out),尽管几何变换也可以实现图像放大和缩小,但是这里我们介绍图像金字塔
一个图像金字塔式一系列的图像组成,最底下一张是图像尺寸最大,最上方的图像尺寸最小,从空间上从上向下看就想一个古代的金字塔
高斯金子塔 – 用来对图像进行降采样
高斯金子塔是从底向上,逐层降采样得到。
降采样之后图像大小是原图像MxN的M/2 x N/2 ,就是对原图像删除偶数行与列,即得到降采样之后上一层的图片。
高斯金子塔的生成过程分为两步:
- 对当前层进行高斯模糊
- 删除当前层的偶数行与列
即可得到上一层的图像,这样上一层跟下一层相比,都只有它的1/4大小。
拉普拉斯金字塔 – 用来重建一张图片根据它的上层降采样图片
采样的函数
上采样(cv::pyrUp) – zoom in 放大
降采样 (cv::pyrDown) – zoom out 缩小
pyrUp(Mat src, Mat dst, Size(src.cols2, src.rows2))
生成的图像是原图在宽与高各放大两倍
pyrDown(Mat src, Mat dst, Size(src.cols/2, src.rows/2))
生成的图像是原图在宽与高各缩小1/2
#include
#include
#include "math.h"
using namespace cv;
int main(int agrc, char** argv) {
Mat src, dst;
src = imread("E:/meinv.jpg");
if (!src.data) {
printf("could not load image...");
return -1;
}
char INPUT_WIN[] = "input image";
char OUTPUT_WIN[] = "sample up";
namedWindow(INPUT_WIN, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
namedWindow(OUTPUT_WIN, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
imshow(INPUT_WIN, src);
// 上采样
pyrUp(src, dst, Size(src.cols * 2, src.rows * 2));
imshow(OUTPUT_WIN, dst);
// 降采样
Mat s_down;
pyrDown(src, s_down, Size(src.cols / 2, src.rows / 2));
imshow("sample down", s_down);
// DOG
Mat gray_src, g1, g2, dogImg;
cvtColor(src, gray_src, CV_BGR2GRAY);
GaussianBlur(gray_src, g1, Size(5, 5), 0, 0);
GaussianBlur(g1, g2, Size(5, 5), 0, 0);
subtract(g1, g2, dogImg, Mat());//图像减法
// 归一化显示
normalize(dogImg, dogImg, 255, 0, NORM_MINMAX);
imshow("DOG Image", dogImg);
waitKey(0);
return 0;
}
上采样图片太大就不上传了