OpenCV图像金字塔
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2023-03-14
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.yiibai.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.yiibai.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.yiibai.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 -