【Python+OpenCV入门学习】十七、图像金字塔

本篇文章介绍图像金字塔处理，某些时候我们需要一组不同分辨率大小的相同图像，这一组图像按金字塔方式堆叠，底部具有最高分辨率图像而顶部具有最低分辨率图像。

主要学习cv.pyrUp()，cv.pyrDown()函数的使用。

环境：Windows 7（64）   Python 3.6    OpenCV 3.4.2

一、图像金字塔

1.1 相关函数介绍

pyrUp()函数形式如下：

dst = cv.pyrUp( src[, dst[, dstsize[, borderType]]] )
           

功能：图像金字塔向上采样，图像尺寸加倍（向上是针对尺寸而言的，刚好和金字塔方向相反，注意别搞混了）。

参数：

src：输入图像。

dst：输出图像。

dstsize：输出图像大小

borderType：边界填充类型

pyrDown()函数形式如下：

dst	= cv.pyrDown( src[, dst[, dstsize[, borderType]]] )
           

功能：图像金字塔向下采样，图像尺寸减半（向下是针对尺寸而言的，刚好和金字塔方向相反，注意别搞混了）。

参数：

src：输入图像。

dst：输出图像。

dstsize：输出图像大小

borderType：边界填充类型

1.2 编程测试

先对原始图像进行向下金字塔，然后对其进行向上金字塔，代码如下：

import cv2 as cv
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

img = cv.imread('1.png')

#向下金字塔
DstpyrDown = cv.pyrDown(img)
#向上金字塔
DstpyrUp = cv.pyrUp(DstpyrDown)

#显示
cv.imshow("src img", img)
cv.imshow("pyrDown", DstpyrDown)
cv.imshow("DstpyrUp", DstpyrUp)
           

代码运行结果图如下所示。可以看出对原始图像进行向下采样，再向上采样后的图像相较于原始图像来说，变模糊了，这是因为对图像向下采样会丢失信息。此外可知两种操作不是互逆操作。