自学python-opencv(4)图像金字塔

import  cv2
import numpy
def pyramid_demo(image):
    level=3
    temp=image.copy()
    pyramid_image=[]
    for i in range(level):
        dst=cv2.pyrDown(temp)
        pyramid_image.append(dst)
        #+连接字符串
        cv2.imshow("pyramid_demo"+str(i),dst)
        temp=dst.copy()
    return pyramid_image
def lapalas_demo(image):
    pyramid_image=pyramid_demo(image)
    level=len(pyramid_image)
    for i in range(level-1,-1,-1):
        if (i-1)<0:
            expand = cv2.pyrUp(pyramid_image[i], dstsize=image.shape[:2])
            # Li=Gi-pyrUp(pyrDown(Gi))
            lpls = cv2.subtract(image, expand)
            cv2.imshow("lapalas_demo" + str(i), lpls)
        else:
            expand = cv2.pyrUp(pyramid_image[i], dstsize=pyramid_image[i - 1].shape[:2])
            # Li=Gi-pyrUp(pyrDown(Gi))
            lpls = cv2.subtract(pyramid_image[i - 1], expand)
            cv2.imshow("lapalas_demo" + str(i), lpls)
print("-----------hi python-------------")
img=cv2.imread("./images/timg.bmp")
cv2.namedWindow("imput images",cv2.WINDOW_AUTOSIZE)
cv2.imshow("imput images",img)
lapalas_demo(img)
cv2.waitKey()

cv2.destroyWindow('all')
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图像金字塔是图像中多尺度表达的一种，最主要用于图像的分割，是一种以多分辨率来解释图像的有效但概念简单的结构。图像金字塔最初用于机器视觉和图像压缩，
一幅图像的金字塔是一系列以金字塔形状排列的分辨率逐步降低，且来源于同一张原始图的图像集合。其通过梯次向下采样获得，直到达到某个终止条件才停止采样。
金字塔的底部是待处理图像的高分辨率表示，而顶部是低分辨率的近似。我们将一层一层的图像比喻成金字塔，层级越高，则图像越小，分辨率越低。

1】向下取样（下指分辨率） 缩小图像
向上取样是指（上指分辨率）
1：对图像Gi进行高斯核卷积
2：删除所有的偶数行和列

    [1  4  6  4 1]
    [4 16 24 16 4]
高斯核1/256[6 24 36 24 6]
    [4 16 24 16 4]
    [1  4  6  4 1]
    ------------
原始图像M*N->处理结果M/2*N/2
每次处理后，结果图像是原来的1/4
上述操作被称为：Octave
1 1/4 1/16 1/64
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2】向上取样是指（上指分辨率）
1：在每个方向上扩大为原来的2倍，新增的行和列
以0填充
2：使用与”向下采用“同样的卷积核乘以4，
获取”新增像素“的新值
注：每次放大的图像比原始图像要模糊
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向上、向下是不可逆的
向上一般都是模糊的（矩阵添加的是0）
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3】pyDown函数及使用
向下取样
dst=cv2.pyrDown(src)
dst:向下取样结果
src:原始图像

4】向上/向下取样可逆性研究
原始图像 向下取样
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M*N  M/2*N/2
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原始图像 向上取样
-------------------------
M*N  M*2*N*2
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5】拉普拉斯金字塔
Li=Gi-pyrUp(pyrDown(Gi))
Gi:原始图像
Li：拉普拉斯金字塔图像

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