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法學如何使用Python中的OpenCV查詢影像的高斯金字塔？
在許多情況下，我們需要處理同一影像的不同解析度和大小。在影像金字塔的概念中，我們找到具有不同解析度和大小的原始影像。高斯金字塔是一種影像金字塔。
為了找到**高斯金字塔**，**OpenCV** 提供了兩個函式 **cv2.pyrDown()** 和 **cv2.pyrUp()**。
函式 **cv2.pyrDown()** 透過去除輸入影像中連續的行和列來降低解析度。輸出影像的寬度和高度變為輸入影像的一半，面積減小到四分之一。
函式 **cv2.pyrUp()** 透過新增輸入影像中連續的行和列來提高解析度。輸出影像的寬度和高度變為輸入影像的兩倍，面積增加到四倍。
我們可以透過向下或向上分層來建立高斯金字塔。要建立向下分層的高斯金字塔，我們應用 **cv2.pyrDown()** 函式。而在建立向上分層的高斯金字塔時，我們應用 **cv2.pyrUp()** 函式。
在建立高斯金字塔時，原始影像被設定為基影像。可以使用這兩個函式找到更高層。
示例 1
在這個例子中，我們建立了一個三層高斯金字塔。我們使用 **cv.pyrDown()** 向下分層兩次。
# import the required libraries import cv2 # Load the image. it is the level 1 of Gaussian Pyramid img = cv2.imread('car.jpg') # obtain level 2 image (decrease the resolution) pyramid1 = cv2.pyrDown(img) # obtain level 3 image of Gaussian Pyramid (decrease the resolution) pyramid2 = cv2.pyrDown(pyramid1) # define three windows to display three Level images cv2.imwrite('pyramid2.jpg', pyramid2) cv2.namedWindow('Layer 1', cv2.WINDOW_AUTOSIZE) cv2.namedWindow('Layer 2', cv2.WINDOW_AUTOSIZE) cv2.namedWindow('Layer 3', cv2.WINDOW_AUTOSIZE) # Display all the level images cv2.imshow('Layer 1', img) cv2.imshow('Layer 2', pyramid1) cv2.imshow('Layer 3', pyramid2) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
我們將使用以下影像“**car.jpg**”作為上述程式程式碼中的輸入檔案。
輸出
執行後，它將生成以下輸出視窗。
上述輸出顯示較高層（例如第 2 層）的解析度是較低層（例如第 1 層）解析度的一半。同樣，第 3 層的解析度是第 2 層解析度的一半。
**注意** - 上述獲得的第 3 層輸出影像用作以下示例 2 的輸入。
示例 2
在這個例子中，我們透過向上分層建立了一個三層高斯金字塔。我們使用 **cv2.pyrUp()** 向上分層兩次。
import cv2 img = cv2.imread('pyramid2.jpg') pyr1 = cv2.pyrUp(img) pyr2 = cv2.pyrUp(pyr1) cv2.namedWindow('Layer 1', cv2.WINDOW_AUTOSIZE) cv2.namedWindow('Layer 2', cv2.WINDOW_AUTOSIZE) cv2.namedWindow('Layer 3', cv2.WINDOW_AUTOSIZE) cv2.imshow('Layer 1', img) cv2.imshow('Layer 2', pyr1) cv2.imshow('Layer 3', pyr2) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
輸出
執行上述程式碼後，它將生成以下輸出視窗。
上述輸出顯示較高層（例如第 2 層）的解析度是較低層（例如第 1 層）解析度的兩倍。同樣，第 3 層的解析度是第 2 層解析度的兩倍。
注意示例 1 中的輸入影像與示例 2 輸出中的第 3 層影像之間的區別。
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