opencv图像处理9-图像金字塔
来源:互联网 发布:好看的网络恐怖小说 编辑:程序博客网 时间:2024/05/11 05:00
图像金字塔在分割和匹配方面有重要用途,其中在sift匹配中是重要的一环~~
先看效果:
PyrDown
图像的下采样void cvPyrDown( const CvArr* src, CvArr* dst, int filter=CV_GAUSSIAN_5x5 );
src
输入图像.
dst
输出图像, 宽度和高度应是输入图像的一半 ,传入前必须已经完成初始化
filter
卷积滤波器的类型,目前仅支持 CV_GAUSSIAN_5x5
函数 cvPyrDown 使用 Gaussian 金字塔分解对输入图像向下采样。首先它对输入图像用指定滤波器进行卷积,然后通过拒绝偶数的行与列来下采样图像。
PyrUp
图像的上采样
void cvPyrUp( const CvArr* src, CvArr* dst, int filter=CV_GAUSSIAN_5x5 );
src
输入图像.
dst
输出图像, 宽度和高度应是输入图像的2倍
filter
卷积滤波器的类型,目前仅支持 CV_GAUSSIAN_5x5
函数 cvPyrUp 使用Gaussian 金字塔分解对输入图像向上采样。首先通过在图像中插入值为 0的 偶数行和偶数列,然后对得到的图像用指定的滤波器进行高斯卷积,其中滤波器乘以4做插值。所以输出图像是输入图像的 4 倍大小。
关于卷积的实现请看另一篇博客:http://blog.csdn.net/renshengrumenglibing/article/details/6940120
#include "highgui.h" #include"cv.h" //superdont//blog.csdn.net/superdontint main() { IplImage * src = cvLoadImage("1.bmp"); IplImage * result1 = cvCreateImage( cvSize( src->width/2, src->height/2 ), src->depth, src->nChannels ); cvPyrDown( src, result1,CV_GAUSSIAN_5x5); IplImage * result2 = cvCreateImage( cvSize( src->width*2, src->height*2 ), src->depth, src->nChannels ); cvPyrUp( src, result2,CV_GAUSSIAN_5x5); cvNamedWindow( "source" , CV_WINDOW_AUTOSIZE);cvNamedWindow( "PyrDown" ,CV_WINDOW_AUTOSIZE); cvNamedWindow( "PyrUp" ,CV_WINDOW_AUTOSIZE); cvShowImage("source",src);cvShowImage( "PyrDown", result1); cvShowImage( "PyrUp",result2); cvWaitKey(0); cvReleaseImage(&src); cvReleaseImage(&result1); cvReleaseImage(&result2); cvDestroyAllWindows(); return 0; }
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