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目标：

• 了解Image Pyramids
• 使用Image金字塔创建一个新的水果，'Orapple'
• 了解函数：cv.pyrUp()，cv.pyrDown()

理论

通常，我们曾经使用恒定大小的图像。但在某些情况下，我们需要使用不同分辨率的（相同）图像。例如，在搜索图像中的某些内容时，如脸部，我们不确定该对象在所述图像中的大小。在这种情况下，我们需要创建一组具有不同分辨率的相同图像，并在所有图像中搜索对象。这些具有不同分辨率的图像被称为图像金字塔（因为当它们保持在堆叠中，底部具有最高分辨率图像而顶部具有最低分辨率图像时，它看起来像金字塔）。 图像金字塔有两种：高斯金字塔和拉普拉斯金字塔 通过去除较低级别（较高分辨率）图像中的连续行和列来形成高斯金字塔中的较高级别（低分辨率）。然后，较高级别中的每个像素由来自基础级别中的5个像素的贡献形成，具有高斯权重。通过这样做，M×N图像变为M/2 × N/2图像。因此面积减少到原始面积的四分之一。它被称为Octave。当我们在金字塔中上升时（即分辨率降低）将以相同的模式继续。同样，在扩展时，每个级别的区域变为4次。我们可以使用cv.pyrDown()和cv.pyrUp()函数找到高斯金字塔。

img = cv.imread('messi5.jpg')
lower_reso = cv.pyrDown(higher