OpenCV图像金字塔

金字塔是对图像的一种操作，

• 使用特定的平滑过滤器(例如高斯，拉普拉斯算子)对输入图像进行初始平滑，然后对平滑后的图像进行二次采样。
• 这个过程重复多次。

在金字塔操作期间，图像的平滑度增加并且分辨率(尺寸)减小。

金字塔向上

在金字塔上，图像最初被上采样然后模糊。可以使用imgproc类的pyrUP()方法对图像执行金字塔向上操作。 以下是这种方法的语法 -

pyrUp(src, dst, dstsize, borderType)

该方法接受以下参数 -

• src - 表示此操作的源(输入图像)的Mat对象。
• mat - 表示目标(输出)图像的类Mat的对象。
• size - Size类的对象，表示图像增加或减少的大小。
• borderType - 表示要使用的边界类型的整数类型变量。

示例

以下程序演示了如何在图像上执行Pyramid Up操作。

package com.zyiz.filtering;

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 ) {
      // Loading the OpenCV core library
      System.loadLibrary( Core.NATIVE_LIBRARY_NAME );

      // Reading the Image from the file and storing it in to a Matrix object
      String file ="F:/worksp/opencv/images/sample2.jpg";
      Mat src = Imgcodecs.imread(file);

      // Creating an empty matrix to store the result
      Mat dst = new Mat();

      // Applying pyrUp on the Image
      Imgproc.pyrUp(src, dst, new Size(src.cols()*2,  src.rows()*2), Core.BORDER_DEFAULT);

      // Writing the image
      Imgcodecs.imwrite("F:/worksp/opencv/images/sample2pyrUp_output.jpg", dst);

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

假定以下是上述程序中指定的输入图像sample2.jpg。

执行上面示例代码，得到以下结果 -

金字塔向下

在金字塔向下，图像最初是模糊的，然后向下采样。可以使用imgproc类的pyrDown()方法对图像执行金字塔向下操作。 以下是这种方法的语法 -

pyrDown(src, dst, dstsize, borderType)

该方法接受以下参数 -

• src - 表示此操作的源(输入图像)的Mat对象。
• mat - 表示目标(输出)图像的类Mat的对象。
• size - Size类的对象，表示图像增加或减少的大小。
• borderType - 表示要使用的边界类型的整数类型变量。

示例

下面的程序演示如何在图像上执行Pyramid Down操作。

package com.zyiz.filtering;

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) {
        // Loading the OpenCV core library
        System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);

        // Reading the Image from the file and storing it in to a Matrix object
        String file = "F:/worksp/opencv/images/sample2.jpg";
        Mat src = Imgcodecs.imread(file);

        // Creating an empty matrix to store the result
        Mat dst = new Mat();

        // Applying pyrDown on the Image
        Imgproc.pyrDown(src, dst, new Size(src.cols() / 2, src.rows() / 2), Core.BORDER_DEFAULT);

        // Writing the image
        Imgcodecs.imwrite("F:/worksp/opencv/images/sample2pyrDown_output.jpg", dst);

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

假定以下是上述程序中指定的输入图像sample2.jpg。

执行上面示例代码，得到以下结果 -

均值移位滤镜

在均值偏移金字塔操作中，执行图像的均值偏移分割的初始步骤。
可以使用imgproc类的pyrDown()方法对图像执行金字塔均值移位滤镜操作。以下是此方法的语法。

pyrMeanShiftFiltering(src, dst, sp, sr)

该方法接受以下参数 -

• 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 - 类型为double的空间窗口半径变量。
• sr - 类型为double的变量，表示颜色窗口半径。

示例

以下程序演示如何在给定图像上执行Mean Shift Filtering操作。

package com.zyiz.filtering;

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) {
        // Loading the OpenCV core library
        System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);

        // Reading the Image from the file and storing it in to a Matrix object
        String file = "F:/worksp/opencv/images/sample2.jpg";
        Mat src = Imgcodecs.imread(file);

        // Creating an empty matrix to store the result
        Mat dst = new Mat();

        // Applying meanShifting on the Image
        Imgproc.pyrMeanShiftFiltering(src, dst, 200, 300);

        // Writing the image
        Imgcodecs.imwrite("F:/worksp/opencv/images/sample2meanShift_output.jpg", dst);

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

假定以下是上述程序中指定的输入图像sample2.jpg。

执行上面示例代码，得到以下结果 -