高斯金字塔(拿0填充，会损失精度)(用来向下采样，主要的图像金字塔)

  • ​ 向下采样方法（缩小，从底部往顶部走）

  • ​ 向上采样（放大，从顶到底部走）

  • 缩小图像，一般推荐使用**CV_INETR_AREA(区域插值)**来插值；
  • 放大图像，推荐使用CV_INTER_LINEAR（线性插值）；

拉普拉斯金字塔(从金字塔低层图像重建上层未采样图像，在数字图像处理中也即是预测残差，可以对图像进行最大程度的还原，配合高斯金字塔一起使用):

代码

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import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread("dm.png")
print(img.shape)
cv2.imshow('img',img)
#向上采样（放大）
up = cv2.pyrUp(img)
print(up.shape)
cv2.imshow('up',up)
#向下采样(缩小)
down = cv2.pyrDown(img)
print(down.shape)
cv2.imshow('down',down)

#缩小2倍
down_down = cv2.pyrDown(down)
print(down_down.shape)
cv2.imshow('down_down',down_down)


cv2.waitKey(0)


#拉普拉斯金字塔

down = cv2.pyrDown(img)
down_up = cv2.pyrUp(down)
lambda_1 = img-down_up
cv2.imshow('lambda_1',lambda_1)

cv2.waitKey(0)

image:

image-20230304173218284

拉普拉斯金字塔:

image-20230304173423462