1图像金字塔

1．在图像的处理中，常常会调整图像大小，最常见的就是放大（zoom in）和缩小（zoom out），尽管几何变换也可以实现图像方法和缩小，但是这里介绍图像金字塔
2．一个图像金字塔是一系列的图像组成，最底下一张图像尺寸最大，最上方的图像尺寸最小，从空间上从上往下看就想古代的金字塔。
3．高斯金字塔：用来对图像进行降采样
高斯金字塔是从底向上，逐层采样得到
降采样之后图像大小是原图像M*N的M/2 * N/2，就是对原图像删除偶数行和列，即得到降采样之后上一层的图片。
高斯金字塔的生成过程分为两步：
对当前层进行高斯模糊
删除当前层的偶数行和列，即可得到，这样上一层与下一层相比，只有上一层的四分之一大小。
4.高斯不同
定义：就是把同一张图形在不同的参数下做高斯模糊之后的结果相减，得到的输出图像，称为高斯不同（DOG）。
高斯不同是图像的内在特征，在灰度图像增强，角点检测中经常用到。
4.拉普拉斯金字塔：用来重建一张图片根据它的上层降采样图片

2.采样API

上采样（cv::pyrUp）——zoom in放大
降采样（cv::pyrDown）——zoom out缩小
pyrUp(Mat src,Mat dst,Size(src.cols2,src.rows2))
生成的图像是原图在宽与高各放大两倍
pyrDown(Mat src,Mat dst,Size(src.cols/2,src.rows/2))
生成的图像是在原图在宽与高各缩小1/2

代码演示

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include<iostream>
#include <math.h>using namespace cv;
using namespace std;int main(int argc, char** argv) {Mat src,dst_up,dst_down;src = imread("D:/image/img1.jpg");if (src.empty()) {printf("could not load image...\n");return -1;}namedWindow("src", WINDOW_AUTOSIZE);namedWindow("dst_up", WINDOW_AUTOSIZE);namedWindow("dst_down", WINDOW_AUTOSIZE);imshow("src", src);//上采样pyrUp(src, dst_up, Size(src.cols * 2, src.rows * 2));imshow("dst_up",dst_up);//降采样pyrDown(src, dst_down, Size(src.cols / 2, src.rows / 2));imshow("dst_down", dst_down);//高斯不同DOHMat g1, g2,gray,dog_img;cvtColor(src, gray, COLOR_BGR2GRAY);GaussianBlur(gray,g1,Size(3,3),0,0);   //后两个参数用0就可以了，会自动生成GaussianBlur(g1, g2, Size(3, 3), 0, 0);//后两个参数用0就可以了，会自动生成subtract(g1, g2, dog_img, Mat());normalize(dog_img, dog_img, 255, 0, NORM_MINMAX);//将值归一化到0-255的空间里imshow("dogimg", dog_img);waitKey(0); return 0;
}