【youcans 的 OpenCV 例程200篇】185.图像金字塔之高斯金字塔

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【youcans 的 OpenCV 例程200篇】185.图像金字塔之高斯金字塔

6. 图像金字塔

图像金字塔是一种以多分辨率来解释图像的结构，常用于图像分割、图像压缩和机器视觉。

图像金字塔是一系列来源于同一张原始图像、以金字塔形状排列的分辨率逐步降低的图像集合。从底层图像可以看清更多细节，从顶层图像可以看到更多的轮廓特征。通常，上层图像的宽度和高度是相邻的下层图像的 1/2。

通过对原始图像进行多尺度像素采样，生成多个不同分辨率的图像。把高分辨率的原始图像放在底部，越往上的图像越小越模糊，最小的图像放在顶部，称为图像金字塔。

向下采样，分辨率逐级降低；向上采样，分辨率逐级升高。上采样和下采样是不可逆的，将下采样的图像还原回原来尺寸时会丢失高频信息，使图片变模糊。

OpenCV 为向下采样和向上采样提供了两个函数：cv2.pyrDown 和 cv2.pyrUp。

6.1 高斯金字塔（Gaussian pyramid）

高斯金字塔（Gaussian pyramid）用于向下降采样，分辨率逐级降低。

高斯金字塔通过高斯平滑和降采样获得一系列下采样图像。首先将原图像作为最底层的图像 G0（第0层），利用高斯核（5*5）进行卷积操作，然后对卷积图像进行下采样（去除偶数行和列）得到上一层的图像 G1；重复卷积和下采样操作得到上一层图像，反复迭代，形成一个金字塔形的图像数据结构。

高斯金字塔通过上采样操作可以放大图像：先将图像的高度和宽度加倍扩充，新增的行和列以 0 填充；再用相同的卷积核（乘以 4）对扩充图像进行卷积操作，就得到放大的近似图像。上采样和下采样是不可逆的，缩放过程中存在信息丢失，因此上采样还原的图像比原始图像模糊。

OpenCV 为向下采样和向上采样提供了两个函数：cv2.pyrDown 和 cv2.pyrUp。

函数说明：

cv2.pyrDown(src[, dst[, dstsize[, borderType]]]) → dst  # 向下采样
cv2.pyrUp(src[, dst[, dstsize[, borderType]]]) → dst  # 向下采样

函数 cv2.pyrDown 是从高分辨率的大尺寸图像逐次向下采样得到一系列图像，构建成为高斯金字塔，是一个重复高斯平滑并重新对图像采样的过程。

函数 cv2.pyrUp 对图像进行上采样和模糊。 它也可以用于拉普拉斯金字塔操作

参数说明：

• src：输入图像
• dst：输出图像，大小和类型与 src 相同
• dstsize：输出图像的尺寸，默认为输入图像尺寸的 1/2
• borderType：边界扩充的类型

注意事项：

• 高斯平滑的卷积核为 5*5

例程：1.85 高斯图像金字塔

    # # 1.85：高斯图像金字塔 (Gaussian pyramid)
    img = cv2.imread("../images/imgLena.tif", flags=1)

    # 图像向下取样
    pyrD0 = img.copy()
    pyrD1 = cv2.pyrDown(pyrD0)
    pyrD2 = cv2.pyrDown(pyrD1)
    pyrD3 = cv2.pyrDown(pyrD2)

    # 图像向上取样
    pyrU3 = pyrD3.copy()
    pyrU2 = cv2.pyrUp(pyrU3)
    pyrU1 = cv2.pyrUp(pyrU2)
    pyrU0 = cv2.pyrUp(pyrU1)

    plt.figure(figsize=(10, 6))
    plt.subplot(244), plt.axis('off'), plt.title("->"+str(pyrD3.shape[:2]))
    down3 = np.zeros_like(img, dtype=np.uint8)
    down3[:pyrD3.shape[0],:pyrD3.shape[1],:] = pyrD3
    plt.imshow(cv2.cvtColor(down3, cv2.COLOR_BGR2RGB))
    plt.subplot(243), plt.axis('off'), plt.title("->"+str(pyrD2.shape[:2]))
    down2 = np.zeros_like(img, dtype=np.uint8)
    down2[:pyrD2.shape[0],:pyrD2.shape[1],:] = pyrD2
    plt.imshow(cv2.cvtColor(down2, cv2.COLOR_BGR2RGB))
    plt.subplot(242), plt.axis('off'), plt.title("->"+str(pyrD1.shape[:2]))
    down1 = np.zeros_like(img, dtype=np.uint8)
    down1[:pyrD1.shape[0],:pyrD1.shape[1],:] = pyrD1
    plt.imshow(cv2.cvtColor(down1, cv2.COLOR_BGR2RGB))
    plt.subplot(241), plt.axis('off'), plt.title(str(pyrD0.shape[:2]))
    plt.imshow(cv2.cvtColor(pyrD0, cv2.COLOR_BGR2RGB))

    plt.subplot(248), plt.axis('off'), plt.title("<-"+str(pyrU3.shape[:2]))
    up3 = np.zeros_like(img, dtype=np.uint8)
    up3[:pyrU3.shape[0],:pyrU3.shape[1],:] = pyrU3
    plt.imshow(cv2.cvtColor(up3, cv2.COLOR_BGR2RGB))
    plt.subplot(247), plt.axis('off'), plt.title("<-"+str(pyrU2.shape[:2]))
    up2 = np.zeros_like(img, dtype=np.uint8)
    up2[:pyrU2.shape[0],:pyrU2.shape[1],:] = pyrU2
    plt.imshow(cv2.cvtColor(up2, cv2.COLOR_BGR2RGB))
    plt.subplot(246), plt.axis('off'), plt.title("<-"+str(pyrU1.shape[:2]))
    up1 = np.zeros_like(img, dtype=np.uint8)
    up1[:pyrU1.shape[0],:pyrU1.shape[1],:] = pyrU1
    plt.imshow(cv2.cvtColor(up1, cv2.COLOR_BGR2RGB))
    plt.subplot(245), plt.axis('off'), plt.title(str(pyrU0.shape[:2]))
    up0 = np.zeros_like(img, dtype=np.uint8)
    up0[:pyrU0.shape[0],:pyrU0.shape[1],:] = pyrU0
    plt.imshow(cv2.cvtColor(up0, cv2.COLOR_BGR2RGB))
    plt.tight_layout()
    plt.show()

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（本节完）

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