38 拉普拉斯金字塔

代码

import cv2 as cv
import numpy as np

def laplaian_demo(pyramid_images):
    level = len(pyramid_images)
    for i in range(level-1, -1, -1):
        if (i-1) < 0:
            h, w = src.shape[:2]
            expand = cv.pyrUp(pyramid_images[i], dstsize=(w, h))
            lpls = cv.subtract(src, expand) + 127
            cv.imshow("lpls_" + str(i), lpls)
        else:
            h, w = pyramid_images[i-1].shape[:2]
            expand = cv.pyrUp(pyramid_images[i], dstsize=(w, h))
            lpls = cv.subtract(pyramid_images[i-1], expand) + 127
            cv.imshow("lpls_"+str(i), lpls)

def pyramid_up(image, level=3):
    temp = image.copy()
    # cv.imshow("input", image)
    pyramid_images = []
    for i in range(level):
        dst = cv.pyrDown(temp)
        pyramid_images.append(dst)
        # cv.imshow("pyramid_up_" + str(i), dst)
        temp = dst.copy()
    return pyramid_images

src = cv.imread("../images/master.jpg")
cv.namedWindow("input", cv.WINDOW_AUTOSIZE)
cv.imshow("input", src)
# pyramid_up(src)
laplaian_demo(pyramid_up(src))

cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

实验结果

解释

对输入图像实现金字塔的reduce操作就会生成不同分辨率的图像、对这些图像进行金字塔expand操作，然后使用reduce减去expand之后的结果就会得到图像拉普拉斯金字塔图像。举例如下：

输入图像G(0)

金字塔reduce操作生成 G(1), G(2), G(3)

拉普拉斯金字塔：
L0 = G(0)-expand(G(1))
L1 = G(1)-expand(G(2))
L2 = G(2)–expand(G(3))

G(0)减去expand(G(1))得到的结果就是两次高斯模糊输出的不同，所以L0称为DOG（高斯不同）、它约等于LOG所以又称为拉普拉斯金字塔。所以要求的图像的拉普拉斯金字塔，首先要进行金字塔的reduce操作，然后在通过expand操作，最后相减得到拉普拉斯金字塔图像。

注：为了展示图片，在代码10行及15行，加上了127，在实际工程中请删去，避免错误。

所有内容均来源于贾志刚老师的知识星球——OpenCV研习社，本文为个人整理学习，已获得贾老师授权，有兴趣、有能力的可以加入贾老师的知识星球进行深入学习。

原文链接:https://blog.csdn.net/liu_taiting/article/details/104796567