opencv学习（十一）图像金字塔与图片尺寸缩放

opencv提供两种方法来放大或缩小图片尺寸：

(1)resize函数

(2)图像金字塔两个相关函数，pyrUp()、pyrDown()

关于图像金字塔

图像金字塔是图像多尺度表达的一种，最主要用于图像分割，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。

有两种经常使用的图像金字塔：

高斯金字塔——用来向下采样，主要的图像金字塔
拉普拉斯金字塔——用来从金字塔低层图像重建上层未采样图像，在数字图像处理中也即是预测残差，可以对图像进行最大程度的还原，配合高斯金字塔一起使用。

概括来说就是：对图像向上采样：pyrUp函数；对图像向下采样：pyrDown函数

这里的向下与向上采样，是对图像的尺寸而言的（和金字塔的方向相反），向上就是图像尺寸加倍，向下就是图像尺寸减半。而如果我们按上图中演示的金字塔方向来理解，金字塔向上图像其实在缩小，这样刚好是反过来了。

但需要注意的是，PryUp和PryDown不是互逆的，即PryUp不是降采样的逆操作。这种情况下，图像首先在每个维度上扩大为原来的两倍，新增的行（偶数行）以0填充。然后给指定的滤波器进行卷积（实际上是一个在每个维度都扩大为原来两倍的过滤器）去估计“丢失”像素的近似值。

PryDown( )是一个会丢失信息的函数。为了恢复原来更高的分辨率的图像，我们要获得由降采样操作丢失的信息，这些数据就和拉普拉斯金字塔有关系了。

高斯金字塔

高斯金字塔是通过高斯平滑和亚采样获得一些列下采样图像，也就是说第K层高斯金字塔通过平滑、亚采样就可以获得K+1层高斯图像，高斯金字塔包含了一系列低通滤波器，其截至频率从上一层到下一层是以因子2逐渐增加，所以高斯金字塔可以跨越很大的频率范围。金字塔的图像如下：

1.对图像的向下取样

为了获取层级为 G i+1 的金字塔图像，我们采用如下方法:

<1>对图像Gi进行高斯内核卷积

<2>将所有偶数行和列去除

得到的图像即为Gi+1的图像，显而易见，结果图像只有原图的四分之一。通过对输入图像G_i(原始图像)不停迭代以上步骤就会得到整个金字塔。同时我们也可以看到，向下取样会逐渐丢失图像的信息。

OpenCV提供的API：

pyrDown(InputArray src, OutputArray dst, const Size& dstsize=Size(), int borderType=BORDER_DEFAULT )

使用范例：

pyrUp( tmpImage, dstImage, Size( tmpImage.cols*2, tmpImage.rows*2 ) );

2 对图像的向上取样

如果想放大图像，则需要通过向上取样操作得到，具体做法如下：

<1>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

<2>使用先前同样的内核(乘以4)与放大后的图像卷积，获得 “新增像素”的近似值

得到的图像即为放大后的图像，但是与原来的图像相比会发觉比较模糊，因为在缩放的过程中已经丢失了一些信息，如果想在缩小和放大整个过程中减少信息的丢失，这些数据形成了拉普拉斯金字塔。

opencv提供的API：

pyrUp(InputArray src, OutputArray dst, const Size& dstsize=Size(), int borderType=BORDER_DEFAULT )

使用范例：

pyrDown( tmpImage, dstImage, Size( tmpImage.cols/2, tmpImage.rows/2 ) );

尺寸调整：resize()函数

resize( )为OpenCV中专职调整图像大小的函数。

此函数将源图像精确地转换为指定尺寸的目标图像。如果源图像中设置了ROI（Region Of Interest ，感兴趣区域），那么resize( )函数会对源图像的ROI区域进行调整图像尺寸的操作，来输出到目标图像中。若目标图像中已经设置ROI区域，不难理解resize( )将会对源图像进行尺寸调整并填充到目标图像的ROI中。

opencv提供的API:

resize(InputArray src,OutputArray dst, Size dsize, double fx=0, double fy=0, int interpolation=INTER_LINEAR )

第一个参数，InputArray类型的src，输入图像，即源图像，填Mat类的对象即可。
第二个参数，OutputArray类型的dst，输出图像，当其非零时，有着dsize（第三个参数）的尺寸，或者由src.size()计算出来。
第三个参数，Size类型的dsize，输出图像的大小;如果它等于零，由下式进行计算：

使用范例1：

Mat dst=Mat::zeros(512 ,512, CV_8UC3 );//新建一张512x512尺寸的图片
Mat src=imread(“1.jpg”);
//显式指定dsize=dst.size（）,那么fx和fy会其计算出来，不用额外指定。
resize(src, dst, dst.size());

使用范例2：

Mat dst;
Mat src=imread(“1.jpg”)
 //指定fx和fy，让函数计算出目标图像的大小。
resize(src, dst, Size(), 0.5, 0.5);