一.高斯金字塔 金字塔的层是由降采样得到的,而每一层又有多张图像,其他的图像是由初始的一张经过高斯模糊的得到的. 注意的是:高斯金字塔有层,而金字塔的每一层有一组图像,这一组图像也形成了层.注意两个层的区别. 1.降采样时,高斯金字塔上一组图像的初始图像(底层图像)是由前一组图像的倒数第三张图像隔点采样得到的. 2.为了让尺度体现其连续性,高斯金字塔在简单降采样的基础上加上了高斯滤波.如图3.1所示,将图像金字塔每层的一张图像使用不同参数做高斯模糊,使得金字塔的每层含有多张高斯模糊图像,这也就是

SIFT(Scale-Invariant Feature Transform,尺度不变特征转换)在目标识别.图像配准领域具有广泛的应用,下面按照SIFT特征的算法流程对其进行简要介绍对SIFT特征做简要介绍. 高斯金字塔是SIFT特征提取的第一步,之后特征空间中极值点的确定,都是基于高斯金字塔,因此SIFT特征学习的第一步是如何建立的高斯金字塔. 明白几个定义: 高斯金字塔 对于高斯金字塔,很容易直观地理解为对同一尺寸的图像,然后进行不同程度的高斯平滑,这些图像构成高斯金字塔,这种是不对的,这描

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

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

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

图像金字塔技术在很多层面上都有着广泛的应用,很多开源的工具也都有对他们的建立写了专门的函数,比如IPP,比如OpenCV等等,这方面的理论文章特别多,我不需要赘述,但是我发现大部多分开源的代码的实现都不是严格意义上的金字塔,而是做了一定的变通,这种变通常常为了快捷的实现类似的效果,虽然这种变通不太会影响金字塔的效果,但是我这里希望从严格意义上对该算法进行优化,比如简要贴一下下面的某个高斯金字塔的代码: public static Mat[] build(Mat img, int level) {

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

在这篇文章里,我们一起学习下 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,以及了解专门用于缩放图像尺寸的resize函数的用法.此博文一共有四个配套的简短的示例程序,其详细注释过的代码都在文中贴出,且文章最后提供了综合示例程序的下载. 一.引言 我们经常会将某种尺寸的图像转换为其他尺寸的图像,如果放大或者缩小图片的尺寸,笼统的来说,可以使用OpenCV为我们提供的以下俩种方式: (1)resize函数,这是最直接的方式 (2)pyrU

一.Canny边缘检测 Canny边缘检测是一系列方法综合的结果.其中主要包含以下步骤: 1.使用高斯滤波器,平滑图像,滤除噪声. 2.计算图像中每个像素点的梯度强度和方向. 3.应用非极大值抑制(NMS:Non-Maximum Suppression),以消除边缘检测带来的杂散相应. 4.应用双阈值(Double-Threshold)检测来确定真实和潜在的边缘. 5.通过抑制孤立的弱边缘最终完成边缘检测. 1.高斯滤波器 平滑图像. 2.计算梯度和方向 使用X和Y方向的Sobel算子来分别计算

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

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

void cvCalcOpticalFlowPyrLK( const CvArr* prev, const CvArr* curr, CvArr* prev_pyr, CvArr* curr_pyr, const CvPoint2D32f* prev_features, CvPoint2D32f* curr_features, int count, CvSize win_size, int level, char* status, float* track_error, CvTermCriter

最近微博上有人发起投票那篇论文是自己最受益匪浅的论文,不少人说是lowe的这篇介绍SIFT的论文.确实,在图像特征识别领域,SIFT的出现是具有重大意义的,SIFT特征以其稳定的存在,较高的区分度推进了诸多领域的发展,比如识别和配准.上一篇文章,解析了SIFT特征提取的第一步高斯金字塔的构建,并详细分析了高斯金字塔以及差分高斯金字塔如何完成一个连续的尺度空间的构建.构建高斯金字塔不是目的,目的是如何利用高斯金字塔找到极值点. lowe在论文中阐述了为什么使用差分高斯金字塔: 1)差分高斯图像可以

DoG(Difference of Gaussian) DoG (Difference of Gaussian)是灰度图像增强和角点检测的方法,其做法较简单,证明较复杂,具体讲解如下: Difference of Gaussian(DOG)是高斯函数的差分.我们已经知道可以通过将图像与高斯函数进行卷积得到一幅图像的低通滤波结果,即去噪过程,这里的Gaussian和高斯低通滤波器的高斯一样,是一个函数,即为正态分布函数. 那么difference of Gaussian 即高斯函数差分是两幅高斯图

本文为原创作品,未经本人同意,禁止转载 欢迎关注我的博客:http://blog.csdn.net/hit2015spring和http://www.cnblogs.com/xujianqing/ 或许网络上有各位牛人已经对sift算法进行各种的详解和说明,我(小菜鸟)在翻阅各种资料和对opencv中的代码进行反推之后,终于理解该算法.并记录之,供大家一起交流学习!这个博文主要记录了我的学习历程,或许对你有帮助,或许可以启发你,或许你只是一笑而过!没关系,至少自己总结过. 这篇文章主要是对sif

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.

腐蚀erode.膨胀dilate 腐蚀和膨胀是针对图像中的白色部分(高亮部分)而言的,不是黑色的.除了输入输出图像外,还需传入模板算子element,opencv中有三种可以选择:矩形MORPH_RECT,交叉形MORPH_CROSS,椭圆形MORPH_ELLIPSE.Matlab中会有更多一点的模板. 例如: Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT,Size(,)); erode(srcImage,dstImage,element); im

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.

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