建立一个同城网站要怎么做,深圳平面设计培训,企业管理软件开发工具,企业网络拓扑图及配置1.图像金字塔 (1)下采样
从G0 - G1、G2、G3
step01#xff1a;对图像Gi进行高斯核卷积操作#xff08;高斯滤波#xff09;step02#xff1a;删除所有的偶数行和列
void cv::pyrDown(cv::Mat imSrc, //输入图像cv::Mat imDst, //下采样后的输出图像cv::Si…1.图像金字塔 (1)下采样
从G0 - G1、G2、G3
step01对图像Gi进行高斯核卷积操作高斯滤波step02删除所有的偶数行和列
void cv::pyrDown(cv::Mat imSrc, //输入图像cv::Mat imDst, //下采样后的输出图像cv::Size size cv::Size(), //imDst的尺寸默认是输入图像的1、2int borderType4 //一般默认即可);(2)上采样
从G3 - G2、G1、G0
step01将图像在每个方向上扩大为原图像的2倍新增的行和列均用0来填充step02使用与“向下取样”相同的卷积核乘以4再与放大后的图像进行卷积运算
void cv::pyrUp(cv::Mat imSrc,cv::Mat imDst,cv::Size sizecv::Size(), //默认位imSrc的2int borderType 4);2.高斯金字塔
(1)原理
高斯金字塔的构建就是迭代地对图像进行下采样下采样的步骤如1中下采样的介绍
(2)How(如何构建高斯金字塔)
构建高斯金字塔函数如下可直接使用
/* author 还下着雨ZG* brief 根据传入的图像构建它的高斯金字塔* param[in] imSrc, 输入的源图像* param[out] vPyrGaussian, 输出的图像金字塔* param[in] iLayer, 金字塔的层数* return int, 正数表示金字塔构建成功负数表示金字塔构建失败
*/
int GetPyrGaussian(const cv::Mat imSrc, std::vectorcv::Mat vPyrGaussian,int iLayer)
{if (imSrc.empty())return -1;if (!vPyrGaussian.empty()){vPyrGaussian.clear();}if (iLayer 0)return -2;//下采样vPyrGaussian.resize(iLayer);cv::Mat imTmp;for (int i 0; i iLayer; i){if (i 0)vPyrGaussian[i] imSrc;else {cv::pyrDown(vPyrGaussian[i-1], imTmp);vPyrGaussian[i] imTmp;}}return 1;
}3拉普拉斯图像金字塔
(1)What(什么是拉普拉斯图)
拉普拉斯图是基于高斯图的拉普拉斯图的本质是残差即第i层的高斯图 - 先缩小后放大的图不明白可直接看下面构建拉普拉斯图像金字塔函数。
(2)How(如何构建拉普拉斯图像金字塔)
构建拉普拉是图像金字塔可直接使用
/* author 还下着雨ZG* brief 基于高斯金字塔构建拉普拉斯金字塔* param[in] vPyrGaussian, 输入的高斯图像金字塔* param[out] vPyrLaplacian, 输出的拉普拉斯图像金字塔* return int, 正数表示金字塔构建成功负数表示金字塔构建失败
*/
int GetPyrLaplacian(const std::vectorcv::Mat vPyrGaussian,std::vectorcv::Mat vPyrLaplacian)
{/*对输入参数及其约束关系进行检查*/if (vPyrGaussian.empty())return -1;if (!vPyrLaplacian.empty())vPyrLaplacian.clear();/*构建拉普拉斯金字塔*/cv::Mat imLplTmp;for (int i 0; i vPyrGaussian.size()-1; i){cv::Mat imTmp(vPyrGaussian[i].size(), vPyrGaussian[i].type());cv::pyrUp(vPyrGaussian[i 1], imTmp);imLplTmp vPyrGaussian[i] - imTmp;vPyrLaplacian.push_back(imLplTmp);}return 1;
}
(3)使用opencv自带的函数获取拉普拉斯图像
void cv::Laplacian(cv::Mat imSrc, //输入图像cv::Mat imLpl, //输出的拉普拉斯图像int ddepth, //imLpl的数据格式int ksize 1, double scale1, //拉普拉斯值的缩放值double delta 0, //偏置值int borderType BORDER_DEFAULT);(4)使用拉普拉斯金字塔恢复原图
cv::Mat imRead cv::imread(strPth01);
std::vectorcv::Mat vPyrGaussian;
std::vectorcv::Mat vPyrLaplacian;
int iFlagGssn GetPyrGaussian(imRead, vPyrGaussian, 3);
if (iFlagGssn 0) return;
int iFlagLpl GetPyrLaplacian(vPyrGaussian, vPyrLaplacian);//利用拉普拉斯金字塔图进行图像复原
cv::Mat imMin vPyrGaussian[vPyrGaussian.size() - 1];
for (int i 0; i vPyrLaplacian.size(); i)
{if (i 0){cv::pyrUp(imMin, imMin);imMin vPyrLaplacian[vPyrLaplacian.size() - 1 - i];}else{cv::pyrUp(imMin, imMin);imMin vPyrLaplacian[vPyrLaplacian.size() - 1 - i];}}
