使用OpenCV实现图像金字塔示例|Python

  • Z时代
  • 2024-01-10
  • 分类：IT

图像金字塔是图像处理中最美丽的概念之一。通常，我们使用默认分辨率的图像，但很多时候我们需要改变分辨率(降低它)或调整原始图像的大小，在这种情况下，图像金字塔非常方便。

pyrUp()函数将大小增加到原来的两倍，而pyrDown()函数将大小减少到原来的一半。如果我们将原始图像作为基础图像，并继续在其上应用pyrDown函数，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函数升级原始图像也是如此。

使用OpenCV实现图像金字塔|Python1

缩小后, 如果将其重新缩放到原始大小, 则会丢失一些信息, 并且新图像的分辨率将大大低于原始图像。

以下是图像金字塔的示例–

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()

输出如下：

使用OpenCV实现图像金字塔|Python2

图片金字塔的优点：

  • 降低分辨率

  • 获取各种尺寸的图像

  • 图像融合

  • 边缘检测

首先, 你的面试准备可通过以下方式增强你的数据结构概念：Python DS课程。

以上是 使用OpenCV实现图像金字塔示例|Python 的全部内容， 来源链接： utcz.com/p/204316.html

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