使用 OpenCV | Python 的图像金字塔
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图像金字塔是图像处理最漂亮的概念之一。通常，我们使用默认分辨率的图像，但很多时候我们需要更改分辨率(降低分辨率)或调整原始图像的大小，在这种情况下，图像金字塔会派上用场。
**pyrUp()**功能将尺寸增加到原来的两倍，**pyrDown()**功能将尺寸减少到原来的一半。如果我们将原始图像保留为基础图像，并继续对其应用 pyrDown 功能，并将图像保持在垂直堆栈中，它将看起来像一个金字塔。通过**pyrUp**功能放大原始图像也是如此。
一旦我们缩小，如果我们重新缩放到原始尺寸，我们会丢失一些信息，新图像的分辨率会比原始图像低得多。
以下是图像聚合的示例–
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
img = cv2.imread("images/input.jpg")
layer = img.copy()
for i in range(4):
plt.subplot(2, 2, i + 1)
# using pyrDown() function
layer = cv2.pyrDown(layer)
plt.imshow(layer)
cv2.imshow("str(i)", layer)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
输出:
图像金字塔的优势:
- 降低分辨率
- 获得各种尺寸的图像
- 图像混合
- 边缘检测
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