OpenCV14图像上采样_图像放大和降采样_缩小与高斯不同

/* prepared by txwtech 图像上采样和降采样 图像金字塔概念 1. 我们在图像处理中常常会调整图像大小，最常见的就是放大(zoom in)和缩小（zoom out），尽管几何变换也可以实现图像放大和缩小，但是这里我们介绍图像金字塔 2. 一个图像金字塔式一系列的图像组成，最底下一张是图像尺寸最大，最上方的图像尺寸最小，从空间上从上向下看就想一个古代的金字塔。 高斯金子塔 – 用来对图像进行降采样 拉普拉斯金字塔 – 用来重建一张图片根据它的上层降采样图片 什么是高斯不同(Difference of Gaussian-DOG) 定义：就是把同一张图像在不同的参数下做高斯模糊之后的结果相减，得到的输出图像。称为高斯不同(DOG) 高斯不同是图像的内在特征，在灰度图像增强、角点检测中经常用到。 API 上采样(cv::pyrUp) – zoom in 放大 降采样 (cv::pyrDown) – zoom out 缩小

pyrUp(Mat src, Mat dst, Size(src.cols*2, src.rows*2)) 生成的图像是原图在宽与高各放大两倍 pyrDown(Mat src, Mat dst, Size(src.cols/2, src.rows/2)) 生成的图像是原图在宽与高各缩小1/2

*/

 

/*
prepared by txwtech
图像上采样和降采样
图像金字塔概念
1. 我们在图像处理中常常会调整图像大小，最常见的就是放大(zoom in)和缩小（zoom out），尽管几何变换也可以实现图像放大和缩小，但是这里我们介绍图像金字塔
2. 一个图像金字塔式一系列的图像组成，最底下一张是图像尺寸最大，最上方的图像尺寸最小，从空间上从上向下看就想一个古代的金字塔。
高斯金子塔 – 用来对图像进行降采样
拉普拉斯金字塔 – 用来重建一张图片根据它的上层降采样图片
什么是高斯不同(Difference of Gaussian-DOG)
定义：就是把同一张图像在不同的参数下做高斯模糊之后的结果相减，得到的输出图像。称为高斯不同(DOG)
高斯不同是图像的内在特征，在灰度图像增强、角点检测中经常用到。
API
上采样(cv::pyrUp) – zoom in 放大
降采样 (cv::pyrDown) – zoom out 缩小

pyrUp(Mat src, Mat dst, Size(src.cols*2, src.rows*2))
生成的图像是原图在宽与高各放大两倍
pyrDown(Mat src, Mat dst, Size(src.cols/2, src.rows/2))
生成的图像是原图在宽与高各缩小1/2




*/
#include 
#include 

using namespace std;
using namespace cv;

int main(int argc, char *argv[])
{
	Mat src;
	src = imread("E:\\pictures\\dog1.jpg", CV_LOAD_IMAGE_ANYCOLOR);
	if (!src.data)
	{
		printf("failed to load image");
		return -1;
	}
	imshow("原图",src);

	Mat pic_zoom_in;//拉近，放大
	pyrUp(src,pic_zoom_in,Size(src.cols*2,src.rows*2));
	imshow("放大",pic_zoom_in);

	Mat pic_zoom_out;//拉近，放大
	pyrDown(src, pic_zoom_out, Size(src.cols /2, src.rows / 2));
	imshow("缩小", pic_zoom_out);


	//高斯不同
	Mat gray_src,guss1, guss2, dst2;
	//高斯模糊时，先把彩色图转为灰度图
	cvtColor(src, gray_src,CV_BGR2GRAY);
	GaussianBlur(gray_src,guss1,Size(7,7),0,0);
	GaussianBlur(guss1,guss2,Size(7,7),0,0);
	//两次模糊后相减
	subtract(guss1,guss2,dst2,Mat());

	//归一化显示
	normalize(dst2,dst2,255,0,NORM_MINMAX);
	imshow("高斯不同图像",dst2);
	waitKey(0);
	return 0;

}