图像金字塔
目标
原理摘自:http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/doc/tutorials/imgproc/pyramids/pyramids.html
本文档尝试解答例如以下问题:
原理
Note
下面内容来自于Bradski和Kaehler的大作: Learning OpenCV 。
- 当我们须要将图像转换到还有一个尺寸的时候。 有两种可能:
- 放大 图像 或者
- 缩小 图像。
- 虽然OpenCV 几何变换 部分提供了一个真正意义上的图像缩放函数(resize, 在以后的教程中会学到),只是在本篇我们首先学习一下使用 图像金字塔 来做图像缩放, 图像金字塔是视觉运用中广泛採用的一项技术。
图像金字塔
- 一个图像金字塔是一系列图像的集合 - 全部图像来源于同一张原始图像 - 通过梯次向下採样获得,直到达到某个终止条件才停止採样。
- 有两种类型的图像金字塔经常出如今文献和应用中:
- 高斯金字塔(Gaussian pyramid): 用来向下採样
- 拉普拉斯金字塔(Laplacian pyramid): 用来从金字塔低层图像重建上层未採样图像
- 在这篇文档中我们将使用 高斯金字塔 。
高斯金字塔
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想想金字塔为一层一层的图像,层级越高,图像越小。
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每一层都按从下到上的次序编号, 层级 (表示为 尺寸小于层级 ())。
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为了获取层级为 的金字塔图像。我们採用例如以下方法:
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将 与高斯内核卷积:
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将全部偶数行和列去除。
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显而易见,结果图像仅仅有原图的四分之中的一个。通过对输入图像 (原始图像) 不停迭代以上步骤就会得到整个金字塔。
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以上过程描写叙述了对图像的向下採样,假设将图像变大呢?
:
- 首先,将图像在每一个方向扩大为原来的两倍。新增的行和列以0填充()
- 使用先前相同的内核(乘以4)与放大后的图像卷积。获得 “新增像素” 的近似值。
-
这两个步骤(向下和向上採样) 分别通过OpenCV函数 pyrUp 和 pyrDown 实现, 我们将会在以下的演示样例中演示怎样使用这两个函数。
-
实例:(放大)
-
、
-
缩小
-
-
// ConsoleApplication3_6_23.cpp : Defines the entry point for the console application. // #include "stdafx.h" #include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> using namespace std; using namespace cv; Mat src,dst; int model = 0; const int max_model = 1; char* windowName = "Demo"; void Image_pro(int,void*); int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]) { src = imread("hwl.jpg"); namedWindow("原图",CV_WINDOW_AUTOSIZE); imshow("原图",src); if(!src.data) return -1; namedWindow(windowName,CV_WINDOW_AUTOSIZE); createTrackbar("0-放大 1-缩小", windowName,&model,max_model,Image_pro); Image_pro(0,0); waitKey(0); return 0; } void Image_pro(int,void*){ if(0 == model) { pyrUp(src,dst,Size(src.cols * 2,src.rows * 2)); }else{ pyrDown(src,dst,Size(src.cols / 2,src.rows / 2)); } imshow(windowName,dst); }
Note
我们向下採样缩小图像的时候, 我们实际上 丢失 了一些信息。