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CFSDN坚持开源创造价值，我们致力于搭建一个资源共享平台，让每一个IT人在这里找到属于你的精彩世界.
这篇CFSDN的博客文章OpenCV 图像金字塔的实现示例由作者收集整理，如果你对这篇文章有兴趣，记得点赞哟.
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() |
。
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() 。
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C++
void
cv::pyrDown(cv::InputArray src, cv::OutputArray dst,
const
cv::Size &dstsize = cv::Size(),
int
borderType = 4)
|
cv::pryUp() 。
|
1
2
|
C++
void
cv::pyrUp(cv::InputArray src, cv::OutputArray dst,
const
cv::Size &dstsize = cv::Size(),
int
borderType = 4)
|
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:
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|
#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！ 。
原文链接：https://blog.csdn.net/qq_42344132/article/details/118312083 。
最后此篇关于OpenCV 图像金字塔的实现示例的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于OpenCV 图像金字塔的实现示例的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。
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