Python cv2圖片金字塔

Question

試圖實現着名的橙色/蘋果金字塔混合（cv2 Image Pyramids）。

注意：兩個圖像的形狀都是307x307。

然而，由於結果圖像在和cv2.add由於模糊限幅的值（如在cv2 vs numpy Matrix Arithmetics說明）中，我使用numpy算術代替如在StackOverflow: Reconstructed Image after Laplacian Pyramid Not the same as original image建議。

我已經通過在一幅圖像上執行金字塔測試了這一點，並且使用金字塔構造的結果圖像具有相同的最大值，最小值和平均值像素值，而不是使用cv2算術。

但是，在金字塔等級7上，結果圖像獲得了紅點的「噪音」，在等級9上，結果圖像獲得了許多綠色像素噪音。 Images of levels 6, 7, 9 - Imgur Album。

任何想法爲什麼會發生這種情況？金字塔等級9綠噪聲我會說因爲圖像低於1x1形狀而發生。但是關於7級金字塔的紅點呢？

• 編輯：代碼添加

  numberOfPyramids = 9 
  
  # generate Gaussian pyramids for A and B Images 
  GA = A.copy() 
  GB = B.copy() 
  gpA = [GA] 
  gpB = [GB] 
  
  for i in xrange(numberOfPyramids): 
      GA = cv2.pyrDown(GA) 
      GB = cv2.pyrDown(GB) 
      gpA.append(GA) 
      gpB.append(GB) 
  
  # generate Laplacian Pyramids for A and B Images 
  lpA = [gpA[numberOfPyramids - 1]] 
  lpB = [gpB[numberOfPyramids - 1]] 
  
  for i in xrange(numberOfPyramids - 1, 0, -1): 
      geA = cv2.pyrUp(gpA[i], dstsize = np.shape(gpA[i-1])[:2]) 
      geB = cv2.pyrUp(gpB[i], dstsize = np.shape(gpB[i-1])[:2]) 
  
      laplacianA = gpA[i - 1] - geA if i != 1 else cv2.subtract(gpA[i-1], geA) 
      laplacianB = gpB[i - 1] - geB if i != 1 else cv2.subtract(gpB[i-1], geB) 
  
      lpA.append(laplacianA) 
      lpB.append(laplacianB) 
  
  # Now add left and right halves of images in each level 
  LS = [] 
  for la, lb in zip(lpA, lpB): 
      _, cols, _ = la.shape 
      ls = np.hstack((la[:, : cols/2], lb[:, cols/2 :])) 
      LS.append(ls) 
  
  # now reconstruct 
  ls_ = LS[0] 
  for i in xrange(1, numberOfPyramids): 
      ls_ = cv2.pyrUp(ls_, dstsize = np.shape(LS[i])[:2]) 
      ls_ = ls_ + LS[i] if i != numberOfPyramids - 1 else cv2.add(ls_, LS[i]) 
  
  cv2.imshow(namedWindowName, ls_) 
  cv2.waitKey() 
  

Answer 1

讀取原始article約拉普拉斯金字塔之後，我發現我誤會了這個方法，我們就可以完全重構原始圖像無殘影，因爲我們使用額外的pix信息。削波值導致模糊是確實的。那麼現在我們又回到起點:)

所以你發佈的代碼仍然是限幅值，我建議你用int16來保存拉普拉斯金字塔，而不是使用cv2.subtract。希望它有效。