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我正在尝试使用 opencv 函数获得拉普拉斯金字塔pyrUp的一层：和pyrDown.

在这本书的文档和更详细的内容中，我发现第i 个拉普拉斯层应该通过以下表达式获得：

Li = Gi - pyrDown(Gi+1)

其中 Gi 是高斯金字塔的第 i 层。

我试过的是：

def get_laplacian_pyramid_layer(img, n):
    gi = img
    for i in range(n):
        gi_prev = gi
        gi = cv2.pyrDown(gi_prev)
    pyrup = cv2.pyrUp(gi)
    return cv2.addWeighted(gi_prev, 1.5, pyrup, -0.5, 0)

但是我得到了减法中涉及的不同大小的图像。我不明白，因为pyrUp它应该反转高斯金字塔的过程，即 pyrDown （当然会丢失信息，但这不应该影响大小，对吧？）。

更新

我将我的代码重构为：

def get_laplacian_pyramid_layer(img, n):
'''Returns the n-th layer of the laplacian pyramid'''  
    currImg, i = img, 0
    while i < n: # and currImg.size > max_level (83)
        down, up = new_empty_img(img.shape), new_empty_img(img.shape)
        down = cv2.pyrDown(img)
        up = cv2.pyrUp(down, dstsize=currImg.shape)
        lap = currImg - up
        currImg = down
        i += 1
    return lap

如您所见，我通过函数的参数强制目标图像的大小与源图像的大小dstsize相同pyrUp。

pyrUp但是，在执行函数时，这段代码也会给我一个错误。错误消息是：

OpenCV 错误：断言失败 (std::abs(dsize.width - ssize.width*2) == dsize.width % 2 && std::abs(dsize.height - ssize.height*2) == dsize.height % 2）在pyrUp_中，

在调试模式下，我检查了断言的表达式：

up.shape[1]-down.shape[1]*2 == up.shape[1] %2 and up.shape[0]-down.shape[0]*2 == up.shape[0] %2

它很满意。

所以，我不知道发生了什么。

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3 回答 3

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据我所知，您在每次迭代中对输入图像img使用 pyrDown

down = cv2.pyrDown(img)

我建议你将该行更改为

down = cv2.pyrDown(currImg)

所以你实际上计算了下一个金字塔层。

错误的原因是您的图像不佳。与输入图像相比，其形状为宽度/2 x 高度/2

down = cv2.pyrDown(img)

但是您尝试将其 pyrUp 结果（宽度 * 高度）存储在一个更小的向上图像中，其形状更小（宽度/2 x 高度/2），因为

up = cv2.pyrUp(down, dstsize=currImg.shape)
...
currImg = down

即使我的回答为时已晚，也许它会帮助别人

于 2014-09-05T12:10:53.693 回答
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这是我认为正在发生的事情的一个例子：

在最后一次迭代之后，假设 gi_prev 大小是 11x11，所以 gi 大小是 5x5（因为它不能是 5.5x5.5）。那么 pyrup 将是 10x10，而不是 11x11。

我会打印出尺寸并检查是否是这种情况。

于 2013-05-22T12:24:23.333 回答
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但是，在执行 pyrUp > 函数时，这段代码也会给我一个错误。错误消息是：

OpenCV 错误：断言失败 (std::abs(dsize.width - ssize.width*2) == >dsize.width % 2 && std::abs(dsize.height - ssize.height*2) == dsize.height % >2) 在 pyrUp_ 中，

在这里聚会晚了很多年，但我们走了。当使用 'dstsize:

up = cv2.pyrUp(down, dstsize=currImg.shape)

.shape 方法返回高度 x 宽度。但是，pyrup 函数需要这些尺寸为宽度 x 高度。因此尝试以下代码：

up = cv2.pyrUp(down, dstsize=(currImg.shape[1],currImg.shape[0])
于 2018-03-21T12:26:33.223 回答