图像金字塔

图像金字塔 简单来说就是 自下而上图像一步一步缩小
1 高斯金字塔（涉及高斯分布）
　　向下采样（缩小，对金字塔来说是自下向上）
　　第一步： 高斯滤波去噪
　　第二部：将偶数行和列去掉
　　向上采样（放大，对金字塔来说是自上向下)
　　第一步：在每个方向上扩大两倍，新增的行和列填充0
　　第二步：利用之前同样的内核进行卷积，获得近似值（高斯滤波？）
　　注意：无论是先下后上还是先上后下的采样，不会使图片回到原本，因为无论上采样还是下采样都会造成原本信息的丢失（失真？）。
　　

1. 1 #cv2.pyrUp(src)为向上采样即放大
2. 2 #cv2.pyrDown(src)为向下采样即缩小
3. 3 gaussUp = cv2.pyrUp(img)
4. 4 gaussDown = cv2.pyrDown(img)
5. 5 gaussUpDown = cv2.pyrDown(gaussUp)
6. 6 gaussDownUp = cv2.pyrUp(gaussDown)
7. 7 res = np.hstack((img,gaussUp,gaussDown,gaussUpDown,gaussDownUp))
8. 8 Cv_Show('res',res)

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2 拉普拉斯金字塔

1. 1 #就是用原图像减去先向下采样再向上采样
2. 2 laplacianPyr = img - gaussDownUp
3. 3 Cv_Show('laplacianPyr',laplacianPyr)

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