上一节中,我们介绍了Harris角点检测.角点在图像旋转的情况下也可以检测到,但是如果减小(或者增加)图像的大小,可能会丢失图像的某些部分,甚至导致检测到的角点发生改变.这样的损失现象需要一种与图像比例无关的角点检测方法来解决.尺度不变特征变换(Scale-Invariant Feature Transform,SIFT)可以解决这个问题.我们使用一个变换来进行特征变换,并且该变换会对不同的图像尺度输出相同的结果. 到底什么是SIFT算法?通俗一点说,SIFT算法利用DoG(差分高斯)来提取关键

SIFT中的尺度空间和传统图像金字塔 http://www.zhizhihu.com/html/y2010/2146.html 最近自己混淆了好多概念,一边弄明白的同时,也做了一些记录,分享一下.最近又发现了一个好同学的博客,很详细的讲了SIFT 想要得知图像中哪些是有意义的,必须先要明确这样一个问题:在一幅图像中,只有在一定的尺度范围内,一个物体才有意义.举一个例子,树枝这个概念,只有在几厘米到几米的距离去观察它,才能感知到它的确是树枝:如果在微米级或者千米级去观察,就不能感知到树枝这个概念了

前言 本文将主要讲解如何使用 OpenCV 实现图像分割,这也是图像金字塔在 OpenCV 中的一个重要应用. 关于图像分割 在计算机视觉领域,图像分割(Segmentation)指的是将数字图像细分为多个图像子区域(像素的集合)(也被称作超像素)的过程.图像分割的目的是简化或改变图像的表示形式,使得图像更容易理解和分析.[1]图像分割通常用于定位图像中的物体和边界(线,曲线等).更精确的,图像分割是对图像中的每个像素加标签的一个过程,这一过程使得具有相同标签的像素具有某种共同视觉特性. 图像分

转自:https://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/52561656 一. 图像金字塔 图像金字塔是一种以多分辨率来解释图像的结构,通过对原始图像进行多尺度像素采样的方式,生成N个不同分辨率的图像.把具有最高级别分辨率的图像放在底部,以金字塔形状排列,往上是一系列像素(尺寸)逐渐降低的图像,一直到金字塔的顶部只包含一个像素点的图像,这就构成了传统意义上的图像金字塔. 获得图像金字塔一般包括二个步骤: 1. 利用低通滤波器平滑图像 2. 对平滑图像进行抽样

[图像金字塔] 图像金字塔是一种以多分辨率来解释图像的结构,通过对原始图像进行多尺度像素采样的方式,生成N个不同分辨率的图像.把具有最高级别分辨率的图像放在底部,以金字塔形状排列,往上是一系列像素(尺寸)逐渐降低的图像,一直到金字塔的顶部只包含一个像素点的图像,这就构成了传统意义上的图像金字塔. 获得图像金字塔一般包括二个步骤:1. 利用低通滤波器平滑图像 :2. 对平滑图像进行抽样(采样).有两种采样方式——上采样(分辨率逐级升高)和下采样(分辨率逐级降低) [高斯金字塔] 高斯金字塔式在Si

转自: OpenCV 教程 使用 图像金字塔 进行缩放 图像金字塔是视觉运用中广泛采用的一项技术.一个图像金字塔是一系列图像的集合 - 所有图像来源于同一张原始图像 - 通过梯次向下采样获得,直到达到某个终止条件才停止采样.有两种类型的图像金字塔常常出现在文献和应用中: 高斯金字塔(Gaussian pyramid): 用来向下采样 拉普拉斯金字塔(Laplacian pyramid): 用来从金字塔低层图像重建上层未采样图像 高斯金字塔 每一层都按从下到上的次序编号, 层级  (表示为  ,尺

漫水填充 实现漫水填充算法:floodFill函数 简单调用范例 #include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> using namespace cv; //-----------------------------------[main( )函数]-------------------------------------------- // 描述:控制台应用程序的入口函数,我们的程序从这里开

高斯金字塔 高斯金字塔的顶部是通过将底部图像中的连续的行和列去除得到的.顶部图像中的每个像素值等于下一层图像中 5 个像素的高斯加权平均值. 这样操作一次一个 MxN 的图像就变成了一个 M/2xN/2 的图像.所以这幅图像的面积就变为原来图像面积的四分之一. 可以得到一个分辨率不断下降的图像金字塔.我们可以使用函数cv2.pyrDown() 和 cv2.pyrUp() 构建图像金字塔. 图像的轮廓: 轮廓可以简单认为成将连续的点(连着边界)连在一起的曲线,具有相同.的颜色或者灰度: 在一个二值

我们经常会将某种尺寸的图像转化为其他尺寸的图像,如果需要放大或者缩小图像的尺寸,在 OpenCV 中可以使用如下两种方法: resize 函数,最直接的方法. pyrUp 和 pyrDown 函数,即图像金字塔相关的两个函数,对图像进行向上采样和向下采样的操作. pyrUp 和 pyrDown 其实和专门用于放大缩小图像尺寸的 resize 在功能上差不多,批着图像金字塔的皮,说白了还是对图像进行放大和缩小操作. 图像金字塔 一幅图像的金字塔是一系列以金字塔形状排列,分辨率逐渐降低且源于同一张原

目标 在本章中, 我们将学习图像金字塔 我们将使用图像金字塔创建一个新的水果"Orapple" 我们将看到以下功能:cv.pyrUp(),cv.pyrDown() 理论 通常,我们过去使用的是恒定大小的图像.但是在某些情况下,我们需要使用不同分辨率的(相同)图像.例如,当在图像中搜索某些东西(例如人脸)时,我们不确定对象将以多大的尺寸显示在图像中.在这种情况下,我们将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集称为"图像金字塔&qu

一.图像梯度算法 1.图像梯度-Sobel算子 dst = cv2.Sobel(src, ddepth, dx, dy, ksize) ddepth:图像的深度 dx和dy分别表示水平和竖直方向 ksize是Sobel算子的大小 # *******************图像梯度算法**********************开始 import cv2 # import numpy as np img = cv2.imread('pie.png',cv2.IMREAD_GRAYSCALE) cv

如果需要处理的原图及代码,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice 本节学习图像金字塔,图像金字塔包括高斯金字塔和拉普拉斯金字塔.它是图像中多尺度表达的一种,最主要用于图像的分割,是一种以多分辨率来解释图像的有效但概念简单的结构.简单来说,图像金字塔就是用来进行图像缩放的. 1,图像金字塔 图像金字塔是指一组图像且不同分辨率的子图集合,它是图像多尺度表达的一种,以多分辨

摘要:本文讲述图像金字塔知识,了解专门用于图像向上采样和向下采样的pyrUp()和pyrDown()函数. 本文分享自华为云社区<[Python图像处理] 二十一.图像金字塔之图像向下取样和向上取样>,作者:eastmount. 一.图像金字塔 图像金字塔是指由一组图像且不同分别率的子图集合,它是图像多尺度表达的一种,以多分辨率来解释图像的结构,主要用于图像的分割或压缩.一幅图像的金字塔是一系列以金字塔形状排列的分辨率逐步降低,且来源于同一张原始图的图像集合.如图6-11所示,它包括了四层图像

Atitit 图像金字塔原理与概率 attilax的理解总结qb23 1.1. 高斯金字塔  (  Gaussianpyramid): 拉普拉斯金字塔 (Laplacianpyramid):1 1.2. 图像金字塔 高斯金字塔 采样金字塔1 1.3. 尺度空间的目的是『见森林又能见树木』,墨迹一点的解释就是,在低尺度下可以看清楚很多细节,在高尺度下可以看到轮廓 2 1.4. 在一幅图像中,要想描述真实世界的结构与信息,多尺度描述至关重要.2 1.5. 图像金字塔这种结构在图像处理中有广泛的用途.

这篇已经写得很好,真心给作者点个赞.题目都是直接转过来的,直接去看吧. Reference Link : http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/26157633 In case: [OpenCV入门教程之十三]OpenCV图像金字塔:高斯金字塔.拉普拉斯金字塔与图片尺寸缩放     这篇文章里,我们将一起探讨图像金字塔的一些基本概念,如何使用OpenCV函数 pyrUp 和 pyrDown 对图像进行向上和向下采样,以及了解了专门用于缩

前言 图像金字塔是计算机图形学中非常重要的一个概念. 本文将详细介绍这个概念,以及它的实现与应用. 图像金字塔的定义 图像金字塔是一组图像的集合,集合中的所有图像都是通过对某一图像连续降采样得到的一组图像序列. 有两种经典的金字塔:高斯金字塔和拉普拉斯金字塔,前者采用向下采样,后者是向上采样需要的缺失的信息. 向下采样(生成高斯金字塔)的具体操作为: 1. 对图像进行高斯卷积 2. 删除所有的偶数行和偶数列 向上采样的缺失信息(生成拉普拉斯金字塔)的具体操作为: 1. 首先将维数扩大两倍 2.

本系列文章由@浅墨_毛星云 出品,转载请注明出处. 文章链接:http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/26157633 作者:毛星云(浅墨)    微博:http://weibo.com/u/1723155442 知乎:http://www.zhihu.com/people/mao-xing-yun 邮箱: happylifemxy@163.com 写作当前博文时配套使用的OpenCV版本号: 2.4.9 这篇文章里,我们将一起探讨图像金

对图像进行缩放的最简单方法当然是调用resize函数啦! resize函数可以将源图像精确地转化为指定尺寸的目标图像. 要缩小图像,一般推荐使用CV_INETR_AREA来插值:若要放大图像,推荐使用CV_INTER_LINEAR. 现在说说调用方式 第一种,规定好你要图片的尺寸,就是你填入你要的图片的长和高. #include<opencv2\opencv.hpp> #include<opencv2\highgui\highgui.hpp> using namespace std

简介:图像金字塔是图像中多尺度表达的一种,最主要用于图像的分割,是一种以多分辨率来解释图像的有效但概念简单的结构.简单来说,图像金字塔就是用来进行图像缩放的. 进行图像缩放可以用图像金字塔,也可以使用resize函数进行缩放,后者效果更好.这里只是对图像金字塔做一些简单了解. 两种类型的金字塔: ①高斯金字塔:用于下采样.高斯金字塔是最基本的图像塔.原理:首先将原图像作为最底层图像G0(高斯金字塔的第0层),利用高斯核(5*5)对其进行卷积,然后对卷积后的图像进行下采样(去除偶数行和列)得到上一

1.cv2.pyrDown(src)  对图片做向下采样操作,通常也可以做模糊化处理 参数说明:src表示输入的图片 2.cv2.pyrUp(src) 对图片做向上采样操作 参数说明:src表示输入的图片 高斯金字塔:分为两种情况:一种是向下采样,一种是向上采样 下采样的原理:先与Gi进行高斯卷积即高斯滤波,再将所有偶数行和列去除,实现行和列维度缩减的目的 代码: 第一步:读入图片 第二步:使用cv2.pyrDown进行高斯金字塔的下采样 第三步:使用自己的步骤做高斯金字塔的下采样,先对图像作高

图像金字塔 1.在从cv2.resize中,传入参数时先列后行的 2.使用了python中的生成器,调用时使用for i in pyramid即可 3.scaleFactor是缩放因子,需要保证缩放后的图不小于最小尺寸,对应神经网络就是训练尺寸 '''图像金字塔''' def resize(img, scaleFactor): # cv2.resize先接收列后接收行,返回亦然 return cv2.resize(img, (int(img.shape[1] * (1/scaleFactor))