使用拉普拉斯金字塔时，图像必须是2^n*2*m 使用拉普拉斯金字塔先要知道高斯金字塔 这两种过程是图片缩小与放大 缩小 reduce = 高斯模糊 + 降采样（pyrDown） 放大 expand...= 扩大（升采样/pyrUp） + 卷积 #-*-coding:utf-8 -*- import cv2 as cv #高斯金字塔 def pyramid_image(image): cv.imshow...("yuan",image) level = 3#金字塔的层数 temp = image.copy()#拷贝图像 pyramid_images = [] for i in...dst) cv.imshow("pyramid"+str(i), dst) temp = dst.copy() return pyramid_images #拉普拉斯金字塔...pyramid_image(image) level = len(pyramid_images) for i in range(level-1, -1, -1):#数组下标从0开始 i从金字塔层数
1 02 拉普拉斯金字塔 拉普拉斯金字塔与高斯金字塔正好相反，高斯金字塔通过底层图像构建上层图像，而拉普拉斯是通过上层小尺寸的图像构建下层大尺寸的图像。...拉普拉斯金字塔具有预测残差的作用，需要与高斯金字塔联合一起使用，假设我们已经有一个高斯图像金字塔，对于其中的第i层图像（高斯金字塔最下面为第0层），首先通过下采样得到一尺寸缩小一半的图像，即高斯金字塔中的第...为了了解下采样函数pyrDown()和上采样函数pyrUp()的使用方式，以及高斯金字塔和拉普拉斯金字塔的构建过程，我们在代码清单3-53中给出构建高斯金字塔和拉普拉斯金字塔的示例程序。...完成高斯金字塔的构建之后，我们从上到下取出高斯金字塔中的每一层图像，如果取出的图像是高斯金字塔的最上面一层，则先将其下采样再上采样，之后求取从高斯金字塔中取出的图像与上采样后的图像的差值图像作为拉普拉斯金字塔的最上面一层...如果从高斯金字塔中取出的第i层不是最上面一层，则直接对高斯金字塔中第i+1层图像进行上采样，并计算高斯金字塔第i层图像与上采样结果的差值图像，将差值图像作为拉普拉斯金字塔的第i层。
高斯金字塔 拉普拉斯金字塔 拉普拉斯金字塔与高斯金字塔正好相反，高斯金字塔通过底层图像构建上层图像，而拉普拉斯是通过上层小尺寸的图像构建下层大尺寸的图像。...拉普拉斯金字塔具有预测残差的作用，需要与高斯金字塔联合一起使用，假设我们已经有一个高斯图像金字塔，对于其中的第i层图像（高斯金字塔最下面为第0层），首先通过下采样得到一尺寸缩小一半的图像，即高斯金字塔中的第...i+1层或者不在高斯金字塔中，之后对这张图像再进行上采样，将图像尺寸恢复到第i层图像的大小，最后求取高斯金字塔第i层图像与经过上采样后得到的图像的差值图像，这个差值图像就是拉普拉斯金字塔的第i层图像。...该函数首先将原图像与内核矩阵进行卷积，内核矩阵如下所示，之后通过不使用偶数行和列的方式对图像进行下采样，最终实现尺寸缩小的下采样图像。 ? ?...高斯金字塔和拉普拉斯金字塔 上面这个拉普拉斯可能看不太清，但是细看是有图像的。让图片宽度充满看看。 ?
在这个不断聚合又不断流动的数字世界中，那些能够抵御时间的价值与美似乎都在慢慢失去锚定物。 眼下，比特币惨烈下跌，这个小众另类的资产正在失去避险属性。 一切仿佛流沙，吹不尽，也留不下。...Filecoin一直强调其社会外部性： Filecoin的共识是通过产生正向的社会外部性（数据存储）来实现的。它的核心是使用两个存储证明（复制证明和时空证明）来代替比特币的工作量证明。...所以，Filecoin的生态金字塔如下图所示（基于官方博客整理）： 6/ Filecoin挖矿金字塔，你在哪一层？ 广场与高塔，流沙与金字塔，有着同样的隐喻。...谁能够更好的管理磁盘，谁将赢得未来。我在《Filecoin挖矿的剑宗与气宗》中已经详细描述。...因为，在真实数据成为锚定物之前，Filecoin挖矿的生态金字塔是这样的： 那么，Filecoin的挖矿金字塔，你在哪一层？
图像金字塔主要有两种类型：高斯金字塔和拉普拉斯金字塔。高斯金字塔用于图像的尺度缩小，而拉普拉斯金字塔用于重建图像。在本博客中，我们将重点关注高斯金字塔和拉普拉斯金字塔的构建。 为什么需要图像金字塔？...构建高斯金字塔 在构建高斯金字塔之前，我们需要导入必要的库。确保你已经安装了 OpenCV 库，否则可以使用 pip install opencv-python 进行安装。...构建拉普拉斯金字塔 除了高斯金字塔，还有拉普拉斯金字塔。拉普拉斯金字塔用于重建图像。...我们使用 cv2.pyrUp 函数将较低分辨率的图像放大，并通过 cv2.subtract 函数计算拉普拉斯差，将其添加到拉普拉斯金字塔中。...最后，我们使用 Matplotlib 显示拉普拉斯金字塔中的图像。 效果图： 图像金字塔的应用 现在，让我们看一下如何应用图像金字塔来检测不同尺度下的图像中的特征。
1）高斯金字塔和2）拉普拉斯金字塔 1、高斯金字塔 高斯金字塔中的较高级别（低分辨率）是通过删除较低级别（较高分辨率）图像中的连续行和列而形成的。...然后，较高级别的每个像素由基础级别的5个像素的贡献与高斯权重形成。通过这样做，M×N图像变成M/2 × N/2图像。因此面积减少到原始面积的四分之一。它称为Octave。...下面的图像是3层的金字塔从最小的图像在前面的情况下创建。 2、拉普拉斯金字塔 拉普拉斯金字塔由高斯金字塔形成。没有专用功能。拉普拉斯金字塔图像仅像边缘图像。它的大多数元素为零。它们用于图像压缩。...拉普拉斯金字塔的层由高斯金字塔的层与高斯金字塔的高层的扩展版本之间的差形成。拉普拉斯等级的三个等级如下所示（调整对比度以增强内容）： ?...只需完成以下步骤即可： 加载苹果和橙子的两个图像 查找苹果和橙子的高斯金字塔（在此示例中， 级别数为6） 在高斯金字塔中，找到其拉普拉斯金字塔 然后在每个拉普拉斯金字塔级别中加入苹果的左半部分和橙子的右半部分
图像高斯金字塔 图像金字塔是对一张输入图像先模糊再下采样为原来宽高的1/2（宽高缩小一半）、不断重复模糊与下采样的过程就得到了不同分辨率的输出图像，叠加在一起就形成了图像金字塔、所以图像金字塔是图像的空间多分辨率存在形式...这里的模糊是指高斯模糊，所以这个方式生成的金字塔图像又称为高斯金字塔图像。...拉普拉斯金字塔 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。...拉普拉斯金字塔图像重建 我们从拉普拉斯金字塔的定义知道，拉普拉斯金字塔的每一层都是一个高斯分差图像（DOG），以第L0层为例： 拉普拉斯金子图 L0 层 = 原图 – expand（高斯金字塔G1层）...对上面的共识变换，得到如下的结果： 原图 = 拉普拉斯金子图 L0 层 + expand（高斯金字塔G1层） 也就是说我们可以基于低分辨率的图像与它的高斯差分图像，重建生成一个高分辨率的图像。
1）高斯金字塔和2）拉普拉斯金字塔 高斯金字塔中的高层次（低分辨率）是通过去除低层次（高分辨率）图像中的连续行和列而形成的。然后，高层的每个像素由底层的5个像素贡献高斯权重形成。...同样地，在扩展时，每一级的面积都会变成4倍。我们可以使用cv.pyrDown()和cv.pyrUp()函数找到高斯金字塔。...下面的图片是在前面的情况下从最小的图片创建的金字塔的3级。将其与原始图像进行比较。 拉普拉斯金字塔是由高斯金字塔形成的。这方面没有专属函数。拉普拉斯金字塔图像只像边缘图像。它的大部分元素都是零。...拉普拉斯金字塔中的一个层次是由高斯金字塔中该层次与高斯金字塔中其上层的扩展版本之间的差异形成的。一个拉普拉斯金字塔的三个层次看起来如下（对比度被调整以增强内容）。...简单地说，它是这样做的: 1. 加载苹果和橙子的两张图片 2. 找到苹果和橙子的高斯金字塔（在这个特定的例子中，级别数为6）。 3. 从高斯金字塔中，找到它们的拉普拉斯金字塔 4.
拉普拉斯金字塔(Laplacianpyramid): 用来从金字塔低层图像重建上层未采样图像，在数字图像处理中也即是预测残差，可以对图像进行最大程度的还原，配合高斯金字塔一起使用。...拉普拉斯金字塔工作原理： 如果想放大图像，则需要通过向上取样操作得到，具体做法如下： 将图像在每个方向扩大为原来的两倍，新增的行和列以0填充 使用先前同样的内核(乘以4)与放大后的图像卷积，...获得 “新增像素”的近似值 得到的图像即为放大后的图像，但是与原来的图像相比会发觉比较模糊，因为在缩放的过程中已经丢失了一些信息，如果想在缩小和放大整个过程中减少信息的丢失，这些数据形成了拉普拉斯金字塔...也就是说，拉普拉斯金字塔是通过源图像减去先缩小后再放大的图像的一系列图像构成的。 ? 关于图像金字塔非常重要的一个应用就是实现图像分割。...由每一级高斯金字塔像采样扩展后的图像，即下图为经过插值滤波器后的金字塔图像： ? 将高斯金字塔减去插值滤波后的金字塔，得到拉普拉斯金字塔图像如下图： ?
在这一篇文章中我们将会学习在计算机视觉和图像压缩中经常使用的图像金字塔概念 一：什么是图像金字塔？...，可以对图像进行最大程度的还原，配合高斯金字塔一起使用。...Opencv中使用pyrdown函数就可以获得高斯金字塔。 二：拉普拉斯金字塔 在高斯金字塔的运算过程中，图像经过卷积和下采样操作会丢失部分高频细节信息。...在使用拉普拉斯金字塔操作中，实际上也就实现了上采样的过程 ①：首先，将图像在每个方向扩大为原来的两倍，新增的行和列以0填充(0) ②：使用先前同样的内核(乘以4)与放大后的图像卷积，获得 “新增像素”...（高斯金字塔、拉普拉斯金字塔） - stardsd - 博客园www.cnblogs.com 三：OpenCV笔记：pyrDown()函数和pryUp()函数的使用 CSDN-专业IT技术社区-登录
有两种类型的金字塔经常出现在文献和应用当中： 高斯金字塔(Gaussian pyramid): 用来向下采样（主要） 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...，可以对图像进行最大程度的还原，配合高斯金字塔一起使用。...Opencv中使用pyrdown函数就可以获得高斯金字塔。 二：拉普拉斯金字塔 在高斯金字塔的运算过程中，图像经过卷积和下采样操作会丢失部分高频细节信息。...在使用拉普拉斯金字塔操作中，实际上也就实现了上采样的过程 ①：首先，将图像在每个方向扩大为原来的两倍，新增的行和列以0填充(0) ②：使用先前同样的内核(乘以4)与放大后的图像卷积，获得 “新增像素”...二：图像金字塔（高斯金字塔、拉普拉斯金字塔） 图像金字塔（高斯金字塔、拉普拉斯金字塔） - stardsd - 博客园www.cnblogs.com ?
，因此，如果使用浮点，占用的内存要比字节版本的大四倍，而且和层数有着密切的关系。...（三）扩展 我们注意到这个小波的分解过程其实和我们的拉普拉斯金字塔的建立过程是非常类似的，只不过在拉普拉斯金字塔里使用的5*5的一个加权模糊。而拉普拉斯金字塔里保存的也是类似于模糊之间数值的差异。...因此上述的过程也可以直接适用于拉普拉斯金字塔处理。 ...使用拉普拉斯金字塔处理还有一个优势就是速度可以进一步加快，毕竟其一层的尺寸是逐步变小的，处理量也就相对应的小了一些，比如处理3000*2000的灰度图，5层金字塔耗时大概也就35ms。 ...三、小结 无论是小波分解，还是拉普拉斯分解，其更为重要的特点都是多尺度，那么也可以将很多其他的单尺度的算法放到这里来，也会会有更多的意想不到的效果，特别是如果每一层的细节处理使用不同的自适应参数，可能会有更为广阔的空间
上面卷积形式的公式实际上完成了2个步骤：1）高斯模糊；2）降维。 按上述步骤生成的 G0,G1,…,GN 就构成了图像的高斯金字塔，其中 G0 为金字塔的底层(与原图像相同)， GN 为金字塔的顶层。...可见高斯金字塔的当前层图像是对其前一层图像先进行高斯低通滤波，然后做隔行和隔列的降采样(去除偶数行与偶数列)而生成的。当前层图像的大小依次为前一层图像大小的1/4。...它的每一层图像是高斯金字塔本层图像与其高一级的图像经内插放大后图像的差，此过程相当于带通滤波，因此拉普拉斯金字塔又称为带通金字塔分解。...下图为小猫图像的拉普拉斯金字塔图像： 3.3 为什么用高斯核 图像的金字塔化能高效地（计算效率也较高）对图像进行多尺度的表达，但它缺乏坚实的理论基础，不能分析图像中物体的各种尺度（虽然我们有小猫的金字塔图像...使用高斯滤波器对图像进行尺度空间金塔塔图的构建，让这个尺度空间具有下面的性质： 1）加权平均和有限孔径效应 信号在尺度t上的表达可以看成是原信号在空间上的一系列加权平均，权重就是具有不同尺度参数的高斯核
，采用Laplacian Pyramid拉普拉斯金字塔的方式生成由粗到细的图像，从而生成高分辨率图像。...在金字塔的每一层都是学习与相邻层的残差，通过不断堆叠CGAN得到最后的分辨率。CGAN我们在前面的文章介绍过就是在GAN的基础上加入了条件约束，来缓解原始GAN生成器生成样本过于自由的问题。...原始GAN的公式为： ? CGAN的公式为： ? 2、拉普拉斯金字塔 拉普拉斯金字塔就是图像在尺度空间中不断上采样的结果，高斯金字塔就是图像在尺度空间中不断下采样的结果。...先构建高斯金字塔，对图像I0进行连续K次下采样，得到 ? 则第K层的拉普拉斯金字塔为 ? 其他层的拉普拉斯金字塔为： ? 拉普拉斯金字塔第k层等于高斯金字塔第k层减去高斯金字塔第k+1层的上采样。...，输入只有噪声，之后分辨率更高的图像训练CGAN，输入有噪声和同级的高斯金字塔图像上采样后的图像。
我们将一层一层的图像比喻成金字塔，层级越高，则图像越小，分辨率越低 高斯金字塔：用于下采样。高斯金字塔是最基本的图像塔。...，反复迭代多次，形成一个金字塔形的图像数据结构，即高斯金字塔。...reduce = 高斯模糊 + 降采样 expand = 扩大 + 卷积 PyrDown：降采样 PyrUp：还原 高斯金字塔和拉普拉斯金字塔 代码如下： import cv2 as cv # 高斯金字塔...# 采样的图像又赋给temp 接着降采样 return pyramid_images # 拉普拉斯金字塔 # 由高斯金字塔可以构建拉普拉斯金字塔 def lapalian_demo(image...检测点与边缘点一一对应：算子检测的边缘点与实际边缘点应该是一一对应 Canny边缘检测算法的步骤 高斯模糊，降低噪声 灰度转换 计算梯度 应用 非最大抑制（Non-Maximum Suppression
我们将一层一层的图像比喻成金字塔，层级越高，则图像越小，分辨率越低 高斯金字塔：用于下采样。高斯金字塔是最基本的图像塔。...，反复迭代多次，形成一个金字塔形的图像数据结构，即高斯金字塔。...拉普拉斯金字塔：用于重建图像，也就是预测残差，对图像进行最大程度的还原。...reduce = 高斯模糊 + 降采样 expand = 扩大 + 卷积 PyrDown：降采样 PyrUp：还原 高斯金字塔和拉普拉斯金字塔 代码如下： import cv2 as cv # 高斯金字塔...# 采样的图像又赋给temp 接着降采样 return pyramid_images # 拉普拉斯金字塔 # 由高斯金字塔可以构建拉普拉斯金字塔 def lapalian_demo(image
但有时候则会影响到成像的清晰度，降低观感，如下图： ? 所以，摄影师会选择性的使用它。 二....最上层的图像保留了图像中的大的平摊区域，也有人称之为直流分量。但从最上层的图像是不能逆向还原出原始图像的，因为构建高斯金字塔的过程是一个不可逆的过程，层与层之间因为模糊的关系是有信息损失的。 ?...要想从金字塔中不失真的恢复原始图像，可以用到拉普拉斯金字塔。在拉普拉斯金字塔中，除了最上层之外存放的不再是图像本身，而是层与层之间的图像差异，而只有最上层保留了图像的直流分量，如下图所示： ?...为什么对图像做模糊并下采样的金字塔叫做拉普拉斯金字塔？实际上，是利用了如下图所示原理，来用图像和其高斯滤波后的图像的差异来代替了直接对图像做拉普拉斯滤波，从而节省计算量。 ?...总结 这篇帖子先介绍了图像的混叠现象，然后阐述了采样与混叠现象的关系，以及如何消除混叠。最后介绍了图像的两种金字塔：高斯金字塔、拉普拉斯金字塔。下面的脑图总结了本章的关键内容。感谢你的阅读。 ?
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。...两种类型的金字塔： 高斯金字塔：用于下采样，主要的图像金字塔； 拉普拉斯金字塔：用于重建图像，也就是预测残差（我的理解是，因为小图像放大，必须插入一些像素值，那这些像素值是什么才合适呢，那就得进行根据周围像素进行预测...上采样：就是图片放大（所谓上嘛，就是变大），使用PryUp函数 下采样：就是图片缩小（所谓下嘛，就是变小），使用PryDown函数 下采样将步骤： 对图像进行高斯内核卷积 将所有偶数行和列去除 下采样就是图像压缩...上采样步骤： 将图像在每个方向放大为原来的两倍，新增的行和列用0填充； 使用先前同样的内核（乘以4）与放大后的图像卷积，获得新增像素的近似值。...上、下采样都存在一个严重的问题，那就是图像变模糊了，因为缩放的过程中发生了信息丢失的问题。要解决这个问题，就得看拉普拉斯金字塔了。 下面给出OpenCV中pryUp和pryDown的用法。
上一讲是如何改变图像的分辨率和对比度，这一讲介绍一个听起来高大上的功能，图像金字塔，个人理解图像金字塔本质上也是图像大小的改变，只是改变的方式和算法有所不同。...OpenCV实现了两种图像金字塔的功能，一种高斯金字塔，一种拉普拉斯金字塔。 高斯金字塔：一种用来向下缩小的图像金字塔。 拉普拉斯金字塔：一种向上来放大的图像金字塔。...OpenCV提供的图像金字塔的接口如下： 高斯金字塔： void pyrDown( InputArray src, OutputArray dst, const Size& dstsize = Size...: 边缘像素处理方式 拉普拉斯金字塔 void pyrUp( InputArray src, OutputArray dst, const Size& dstsize...拉普拉斯放大后太大，此处放不下。
简单的说，就是需要遍历所有高斯金字塔图像中的所有像素，根据每个像素的像素值，都由原图和某个映射函数重新计算出一个和原图一样大小的图像，然后计算该图像的拉普拉斯金字塔，如上述代码的第10行所示，注意此时的拉普拉斯金字塔只需要构建到对应的像素所在的高斯金字塔那一层就可以了...*N大小图像的拉普拉斯金字塔(N*N+N*N)次，会让算法根本无法使用。...在耗时组成方面，我们测试数据如下，临时的高斯-拉普拉斯金字塔的构建85ms， 映射函数耗时30ms， 填充拉普拉斯金字塔数据30ms。可见大部分时间还是用在金字塔的处理上。...我们已经知道，整数版本的（8位或者32位的）金字塔的建立要比浮点版本快很多，特备是8位的金字塔数据，如果我们使用整数版本的效果会如何呢，我们进行了使用8位金子塔的版本进行了测试，当然，为了精度，拉普拉斯金字塔的数据部分还是需要使用...但是，使用8位金字塔的第一个优势是建立金字塔的速度非常快，第二，函数的映射部分，我们可以使用查找表的方式快速实现（取整数结果），第三，填充拉普拉斯金字塔这一块使用相关整数处理的SSE指令，也可以一次性处理
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