图像金字塔
图像金字塔是图像多尺度表达的一种，是一种以多分辨率来解释图像的有效但概念简单的结构。一幅图像的金字塔是一系列以金字塔形状排列的分辨率逐步降低，且来源于同一张原始图的图像集合。其通过梯次向下采样获得，直到达到某个终止条件才停止采样。我们将一层一层的图像比喻成金字塔，层级越高，则图像越小，分辨率越低。
图像金字塔如下图所示：
那我们为什么要做图像金字塔呢？这就是因为改变像素大小有时候并不会改变它的特征，比方说给你看1000万像素的图片，你能知道里面有个人，给你看十万像素的，你也能知道里面有个人，但是对计算机而言，处理十万像素可比处理1000万像素要容易太多了。
高斯金字塔
向下采样方法（缩小）：
分为两步：将G i 与高斯内核卷积，将所有偶数行和列去除(这也是池化的思想)。
拉普拉斯金字塔
那向上采样怎么做呢？流程如下所示：
- 将图像在每个方向扩大为原来的两倍，新增的行和列以0填充。
- 使用先前同样的内核(乘以4)与放大后的图像卷积，获得近似值。
读入图像
img=cv2.imread("aa.png") cv_show(img,'img') print (img.shape)
上采样
up=cv2.pyrUp(img) cv_show(up,'up') print (up.shape)
下采样
down=cv2.pyrDown(img) cv_show(down,'down') print (down.shape)
这里就不给完整代码了，网上随便down一个图像应该都会可以的。
对一张图片先进行上采样，再进行下采样得到的结果与原图是不一样的，因为上采样拿0填充再平均，下采样又损失了一些信息。
代码实现：
down=cv2.pyrDown(img) # 下采样 down_up=cv2.pyrUp(down) # 上采样 l_1=img-down_up # 查看变换前后之间的差别 cv_show(l_1,'l_1')
图像轮廓
- 边缘与轮廓的不同：
边缘是零零散散的，但是轮廓是一个整体。
- OpenCv轮廓检测函数
cv2.findContours(img,mode,method) # OpenCv轮廓检测函数
参数：
- mode:轮廓检索模式
- RETR_EXTERNAL ：只检索最外面的轮廓；
- RETR_LIST：检索所有的轮廓，并将其保存到一条链表当中；
- RETR_CCOMP：检索所有的轮廓，并将他们组织为两层：顶层是各部分的外部边界，第二层是空洞的边界;
- RETR_TREE：检索所有的轮廓，并重构嵌套轮廓的整个层次;
- method:轮廓逼近方法 。 # 通常情况下使用这个。
- CHAIN_APPROX_NONE：以Freeman链码的方式输出轮廓，所有其他方法输出多边形（顶点的序列）。
- CHAIN_APPROX_SIMPLE:压缩水平的、垂直的和斜的部分，也就是，函数只保留他们的终点部分。
- 为了更高的准确率，使用二值图像。
img = cv2.imread('contours.png') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 转换为灰度图 ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 大于127取255，小于取0。 cv_show(thresh,'thresh')
- 做完简单的处理之后，我们才能够用检测函数来检测轮廓，这样才能更好地检测出来。
binary, contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
- 第一个输入是二值处理完的图像。
- 第二个输入选择轮廓检测的模式。
- 第三个输入也是选择轮廓模式。
第一个返回值是轮廓二值信息，第二个返回值是轮廓二值信息，第三个是一个层级信息。
- 绘制轮廓
# 传入绘制图像，轮廓，轮廓索引，所画线条颜色模式，线条厚度 # 注意需要copy,要不原图会变。。。 draw_img = img.copy() res = cv2.drawContours(draw_img, contours, -1, (0, 0, 255), 2) cv_show(res,'res')
- 轮廓特征
cnt = contours[0] #取第几个轮廓
- 面积
cv2.contourArea(cnt)
- 周长，True表示闭合的
cv2.arcLength(cnt,True)
当轮廓有毛刺的时候，我们希望能够做轮廓近似，将毛刺去掉，大体思想是将曲线用直线代替，但是有个长度的阈值需要自己设定。
轮廓近似
img = cv2.imread('contours2.png') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #灰度处理 ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) #二值处理 # 找轮廓 binary, contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE) # 第一个轮廓 cnt = contours[0] draw_img = img.copy() res = cv2.drawContours(draw_img, [cnt], -1, (0, 0, 255), 2) cv_show(res,'res')
对于轮廓我们还可以做一些额外的操作，比如外接矩形，外接圆，外界椭圆等等。
- 边界矩形
img = cv2.imread('contours.png') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) binary, contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE) cnt = contours[0] x,y,w,h = cv2.boundingRect(cnt) img = cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),2) cv_show(img,'img') area = cv2.contourArea(cnt) x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt) rect_area = w * h extent = float(area) / rect_area print ('轮廓面积与边界矩形比',extent) 外接圆 (x,y),radius = cv2.minEnclosingCircle(cnt) center = (int(x),int(y)) radius = int(radius) img = cv2.circle(img,center,radius,(0,255,0),2) cv_show(img,'img')
- 模板匹配
模板匹配和卷积原理很像，模板在原图像上从原点开始滑动，计算模板与（图像被模板覆盖的地方）的差别程度，这个差别程度的计算方法在opencv里有六种，然后将每次计算的结果放入一个矩阵里，作为结果输出。假如原图形是AXB大小，而模板是axb大小，则输出结果的矩阵是（A-a+1）x（B-b+1）。
# 模板匹配 img = cv2.imread('lean.jpg',0) template = cv2.imread('face.jpg',0) h, w = template.shape[:2]
- TM_SQDIFF：计算平方不同，计算出来的值越小，越相关
- TM_CCORR：计算相关性，计算出来的值越大，越相关
- TM_CCOEFF：计算相关系数，计算出来的值越大，越相关
- TM_SQDIFF_NORMED：计算归一化平方不同，计算出来的值越接近0，越相关
- TM_CCORR_NORMED：计算归一化相关性，计算出来的值越接近1，越相关
- TM_CCOEFF_NORMED：计算归一化相关系数，计算出来的值越接近1，越相关
公式：https://docs.opencv.org/3.3.1/df/dfb/group__imgproc__object.html#ga3a7850640f1fe1f58fe91a2d7583695d
res = cv2.matchTemplate(img, template, cv2.TM_SQDIFF) res.shape res = cv2.mathTemplate(img, template, 1) min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(res) for meth in methods: img2 = img.copy() # 匹配方法的真值 method = eval(meth) print (method) res = cv2.matchTemplate(img, template, method) min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(res) # 如果是平方差匹配TM_SQDIFF或归一化平方差匹配TM_SQDIFF_NORMED，取最小值 if method in [cv2.TM_SQDIFF, cv2.TM_SQDIFF_NORMED]: top_left = min_loc else: top_left = max_loc bottom_right = (top_left[0] + w, top_left[1] + h) # 画矩形 cv2.rectangle(img2, top_left, bottom_right, 255, 2) plt.subplot(121), plt.imshow(res, cmap='gray') plt.xticks([]), plt.yticks([]) # 隐藏坐标轴 plt.subplot(122), plt.imshow(img2, cmap='gray') plt.xticks([]), plt.yticks([]) plt.suptitle(meth) plt.show()
- 匹配多个对象
img_rgb = cv2.imread('mario.jpg') img_gray = cv2.cvtColor(img_rgb, cv2.COLOR_BGR2GRAY) template = cv2.imread('mario_coin.jpg', 0) h, w = template.shape[:2] res = cv2.matchTemplate(img_gray, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) threshold = 0.8 # 取匹配程度大于%80的坐标 loc = np.where(res >= threshold) for pt in zip(*loc[::-1]): # *号表示可选参数 bottom_right = (pt[0] + w, pt[1] + h) cv2.rectangle(img_rgb, pt, bottom_right, (0, 0, 255), 2) cv2.imshow('img_rgb', img_rgb) cv2.waitKey(0)
代码项目参考：https://github.com/ZhiqiangHo/Opencv-Computer-Vision-Practice-Python-
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