OpenCV - 图像金字塔

金字塔是对图像的一种操作，

• 首先使用特定的平滑滤波器（例如：高斯、拉普拉斯）对输入图像进行平滑处理，然后对平滑后的图像进行子采样。

• 此过程重复多次。

在金字塔操作期间，图像的平滑度会增加，分辨率（大小）会降低。

金字塔向上

在金字塔向上中，图像首先进行上采样，然后进行模糊处理。您可以使用 imgproc 类的 pyrUP() 方法对图像执行金字塔向上操作。以下是此方法的语法 −

pyrUp(src, dst, dstsize, borderType)

此方法接受以下参数 −

• src − 表示源（输入）图像的 Mat 类的对象。

• mat − 表示目标（输出）图像的 Mat 类的对象。

• size − 表示图像要增加或减少到的大小的 Size 类的对象。

• borderType −表示要使用的边框类型的整数类型变量。

示例

以下程序演示了如何对图像执行金字塔向上操作。

import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.core.Size;
import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;

public class PyramidUp {
   public static void main( String[] args ) {
      // 加载 OpenCV 核心库
      System.loadLibrary( Core.NATIVE_LIBRARY_NAME );

      // 从文件读取图像并将其存储到 Matrix 对象中
      String file ="E:/OpenCV/chap13/pyramid_input.jpg";
      Mat src = Imgcodecs.imread(file);

      // 创建一个空矩阵来存储结果
      Mat dst = new Mat();

      // 在图像上应用 pyrUp
      Imgproc.pyrUp(src, dst, new Size(src.cols()*2,  src.rows()*2), Core.BORDER_DEFAULT);

      // 写入图像
      Imgcodecs.imwrite("E:/OpenCV/chap13/pyrUp_output.jpg", dst);

      System.out.println("Image Processed");
   }
}

假设以下是上述程序中指定的输入图像pyramid_input.jpg。

输出

执行程序后，您将获得以下输出 −

Image Processed

如果打开指定路径，您可以观察到输出图像如下 −

Pyramid Down

在 Pyramid Down 中，图像最初是模糊的，然后向下采样。您可以使用 imgproc 类的 pyrDown() 方法对图像执行金字塔向下操作。以下是此方法的语法 −

pyrDown(src, dst, dstsize, borderType)

此方法接受以下参数 −

• src − 表示源（输入）图像的 Mat 类的对象。

• mat − 表示目标（输出）图像的 Mat 类的对象。

• size − Size 类的对象，表示图像要增加或减少的尺寸。

• borderType − 一个整数类型的变量，表示要使用的边框类型。

示例

以下程序演示了如何对图像执行金字塔向下操作。

import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.core.Size;
import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;

public class PyramidDown {
   public static void main( String[] args ) {
      // 加载 OpenCV 核心库
      System.loadLibrary( Core.NATIVE_LIBRARY_NAME );

      // 从文件读取图像并将其存储到 Matrix 对象中
      String file ="E:/OpenCV/chap13/pyramid_input.jpg";
      Mat src = Imgcodecs.imread(file);

      // 创建一个空矩阵来存储结果
      Mat dst = new Mat();

      // 在图像上应用 pyrDown
      Imgproc.pyrDown(src, dst, new Size(src.cols()/2,  src.rows()/2),
         Core.BORDER_DEFAULT);

      // 写入图像
      Imgcodecs.imwrite("E:/OpenCV/chap13/pyrDown_output.jpg", dst);

      System.out.println("Image Processed");
   } 
}

假设以下是上述程序中指定的输入图像 pyramid_input.jpg。

输出

执行程序时，您将获得以下输出 −

Image Processed

如果打开指定路径，您可以观察到输出图像如下 −

均值偏移过滤

在均值偏移金字塔操作中，执行图像均值偏移分割的初始步骤。

您可以对金字塔执行均值偏移过滤操作使用 imgproc 类的 pyrDown() 方法对图像进行变换。以下是此方法的语法。

pyrMeanShiftFiltering(src, dst, sp, sr)

此方法接受以下参数 −

• src − 表示源（输入）图像的 Mat 类的对象。

• mat − 表示目标（输出）图像的 Mat 类的对象。

• sp − 表示空间窗口半径的 double 类型变量。

• sr −表示颜色窗口半径的 double 类型变量。

示例

以下程序演示了如何对给定图像执行均值偏移过滤操作。

import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;

public class PyramidMeanShift {
   public static void main( String[] args ) {
      // 加载 OpenCV 核心库
      System.loadLibrary( Core.NATIVE_LIBRARY_NAME );

      // 从文件读取图像并将其存储到 Matrix 对象中
      String file ="E:/OpenCV/chap13/pyramid_input.jpg";
      Mat src = Imgcodecs.imread(file);

      // 创建一个空矩阵来存储结果
      Mat dst = new Mat();

      // 对图像应用均值移位
      Imgproc.pyrMeanShiftFiltering(src, dst, 200, 300);

      // 写入图像
      Imgcodecs.imwrite("E:/OpenCV/chap13/meanShift_output.jpg", dst);
      
      System.out.println("Image Processed");
   } 
}

假设以下是上述程序中指定的输入图像 pyramid_input.jpg。

输出

执行程序后，您将获得以下输出 −

Image Processed

如果打开指定路径，您可以观察到输出图像如下 −