Image Pyramids

Tujuan

Di tutorial ini akan membahas,
  • Belajar tentang Image Piramids
  • Kita akan menggunakan Image Piramids untuk membuat buah baru, “Orapple”
  • Kita akan melihat fungsi-fungsi ini: cv2.pyrUp () , cv2.pyrDown ()

Teori

Biasanya, dalam metode ini  bekerja menggunakan gambar yang ukuran konstan. Namun kita perlu menggunakan ukuran resolusi gambar yang berbeda. Misalnya, ketika mencari sesuatu di gambar, seperti wajah, kita tidak yakin berapa ukuran objek yang akan ditampilkan dalam gambar. Dalam hal ini, kita perlu membuat satu set gambar dengan resolusi yang berbeda dan mencari objek di semua gambar. Kumpulan gambar dengan resolusi yang berbeda ini disebut Image Pyramids (karena ketika disimpan dalam tumpukan dengan gambar terbesar di bawah dan gambar terkecil di atas terlihat seperti piramida).

Ada dua jenis Image Piramida.

1) Piramid Gaussian dan,

2) Piramids Laplacian




Tingkat yang lebih tinggi (resolusi rendah) dalam Piramida Gaussian dibentuk dengan menghapus baris dan kolom berurutan dalam gambar Tingkat bawah (resolusi lebih tinggi). Kemudian setiap piksel di tingkat yang lebih tinggi dibentuk oleh kontribusi dari 5 piksel di tingkat yang mendasari dengan bobot gaussian.

Dengan melakukan itu,  M \ kali N. gambar menjadi M / 2 \ kali N / 2 gambar. Jadi area berkurang menjadi seperempat area asli. Ini disebut Oktaf. Pola yang sama berlanjut ketika kita menuju ke atas dalam piramida (mis., Resolusi menurun). Demikian pula saat memperluas, area menjadi 4 kali di setiap level. Kita dapat menemukan piramida Gaussian menggunakan fungsi cv2.pyrDown () dan cv2.pyrUp () .

Di bawah ini adalah 4 level dalam piramida gambar.

Sekarang Anda dapat ke Image Piramid dengan fungsi cv2.pyrUp () .

Perlu dingat, higher_reso2 tidak sama dengan higher_reso , karena begitu Anda menurunkan resolusinya, Anda kehilangan informasinya. Gambar di bawah ini adalah 3 tingkat ke bawah piramida yang dibuat dari gambar terkecil dalam kasus sebelumnya. Bandingkan dengan gambar asli:




Piramida Laplacian terbentuk dari Piramida Gaussian. Tidak ada fungsi eksklusif untuk itu. Gambar piramida Laplace adalah seperti gambar tepi saja. Sebagian besar elemennya adalah nol. Mereka digunakan dalam kompresi gambar. Tingkat di Laplace Piramida terbentuk oleh perbedaan antara tingkat dalam Piramida Gaussian dan versi perluasan tingkat atasnya di Piramida Gaussian. Tiga level level Laplacian akan terlihat seperti di bawah ini (kontras disesuaikan untuk meningkatkan konten):

Tinggalkan komentar

This site uses Akismet to reduce spam. Learn how your comment data is processed.