目标

在本章中，

我们将了解图像金字塔

我们将使用图像金字塔来创建一个新的水果，“Orapple”

我们将看到这些函数：cv2.pyrUp（），cv2.pyrDown（）

理论

通常，我们曾经使用一个恒定大小的图像。但在某些情况下，我们需要处理相同图像的不同分辨率的图像。

例如，在像图像中寻找某物的同时，我们不确定图像中的对象将以什么大小显示。

在这种情况下，我们将需要创建一组不同分辨率的图像，并在所有图像中搜索对象。

这些具有不同分辨率的图像被称为图像金字塔（因为当它们保持在堆叠中，最大图像在底部，最小图像在顶部看起来像金字塔）。

有两种图像金字塔。

1）高斯金字塔和2）拉普拉斯金字塔

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来形成的。

然后，较高级别中的每个像素由基础级别中的5个像素与高斯权重的贡献形成。

通过这样做，M×N图像成为M / 2×N / 2图像。

因此，面积减少到原始面积的四分之一。

它被称为八度。

我们在金字塔上升（即分辨率降低）时，相同的模式继续下去。

类似地，在扩展时，每个层面的面积变成4倍。

我们可以使用cv2.pyrDown（）和cv2.pyrUp（）函数找到高斯金字塔。

使用金字塔的图像混合

金字塔的一个应用是图像混合。

例如，在图像拼接中，您需要将两个图像堆叠在一起，但由于图像之间的不连续性，它可能看起来不太好。

在这种情况下，与金字塔的图像混合可以让您无缝混合，而不会在图像中留下大量数据。

一个典型的例子就是混合了两种水果，橙子和苹果。

现在看看结果来了解我在说什么：