OpenCV图像滤波(4)构建图像金字塔函数buildPyramid()的使用

news2025/1/12 9:05:20

操作系统：ubuntu22.04
OpenCV版本：OpenCV4.9
IDE:Visual Studio Code
编程语言：C++11

算法描述

在计算机视觉和图像处理中，构建图像金字塔（Image Pyramid）是一种常用的技术，它生成一系列分辨率逐渐降低的图像副本。图像金字塔在很多应用中都非常有用，比如目标检测、特征匹配、尺度不变特征提取等。

图像金字塔的类型

高斯金字塔（Gaussian Pyramid）：
- 通常用于生成不同尺度下的图像副本。
- 每一层金字塔都是前一层的低通滤波版本。
拉普拉斯金字塔（Laplacian Pyramid）：
- 通常用于图像融合、图像压缩等。
- 每一层是相邻两层高斯金字塔之间的差异。

函数原型

函数构建图像的高斯金字塔。
该函数构造一个图像向量，并通过递归地应用 pyrDown 到之前构建的金字塔层来构建高斯金字塔，从 dst[0] == src 开始。

void cv::buildPyramid	
(
	InputArray 	src,
	OutputArrayOfArrays 	dst,
	int 	maxlevel,
	int 	borderType = BORDER_DEFAULT 
)

参数

参数src：源图像。请参阅 pyrDown 的文档以获取支持的图像类型列表。
参数dst：目的地向量，包含 maxlevel + 1 个与 src 同类型的图像。dst[0] 将与 src 相同。dst[1] 是金字塔的下一层，它是 src 的平滑和缩小版，依此类推。
参数maxlevel：最后一层（最小的一层）金字塔的 0 基索引。必须是非负数。
参数borderType：像素外推方法，参见 BorderTypes（不支持 BORDER_CONSTANT）

示例代码

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
#include <vector>

int main(int argc, char** argv)
{
    // 加载图像
    cv::Mat src = cv::imread("/media/dingxin/data/study/OpenCV/sources/images/fruit_small.jpg", cv::IMREAD_COLOR);
    if (!src.data)
    {
        std::cerr << "错误: 无法打开或找到图像。" << std::endl;
        return -1;
    }

    // 创建金字塔
    int maxlevel = 3; // 金字塔层数
    std::vector<cv::Mat> pyramid(maxlevel + 1);

    // 构建高斯金字塔
    pyramid[0] = src; // 第一层为原始图像
    for (int i = 1; i <= maxlevel; ++i)
    {
        cv::pyrDown(pyramid[i - 1], pyramid[i]); // 使用pyrDown构建下一层
    }

    // 显示原始图像和金字塔中的每一层
    cv::namedWindow("原始图像", cv::WINDOW_NORMAL);
    cv::imshow("原始图像", src);

    for (int i = 0; i <= maxlevel; ++i)
    {
        std::stringstream windowNameStream;
        windowNameStream << "金字塔第 " << (i + 1) << " 层";
        std::string windowName = windowNameStream.str();
        cv::namedWindow(windowName, cv::WINDOW_NORMAL);
        cv::imshow(windowName, pyramid[i]);
    }

    cv::waitKey(0);

    return 0;
}