摘要：本文讲述图像金字塔知识，了解专门用于图像向上采样和向下采样的pyrUp()和pyrDown()函数。
本文分享自华为云社区《[Python图像处理] 二十一.图像金字塔之图像向下取样和向上取样》，作者：eastmount。
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图像金字塔是指由一组图像且不同分别率的子图集合，它是图像多尺度表达的一种，以多分辨率来解释图像的结构，主要用于图像的分割或压缩。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。如图6-11所示，它包括了四层图像，将这一层一层的图像比喻成金字塔。图像金字塔可以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，在向下采样中，层级越高，则图像越小，分辨率越低。
生成图像金字塔主要包括两种方式——向下取样、向上取样。在图6-11中，将图像G0转换为G1、G2、G3，图像分辨率不断降低的过程称为向下取样；将G3转换为G2、G1、G0，图像分辨率不断增大的过程称为向上取样。
在图像向下取样中，使用最多的是高斯金字塔。它将对图像Gi进行高斯核卷积，并删除原图中所有的偶数行和列，最终缩小图像。其中，高斯核卷积运算就是对整幅图像进行加权平均的过程，每一个像素点的值，都由其本身和邻域内的其他像素值（权重不同）经过加权平均后得到。常见的3×3和5×5高斯核如下：
高斯核卷积让临近中心的像素点具有更高的重要度，对周围像素计算加权平均值，如图6-12所示，其中心位置权重最高为0.4。
显而易见，原始图像Gi具有M×N个像素，进行向下取样之后，所得到的图像Gi+1具有M/2×N/2个像素，只有原图的四分之一。通过对输入的原始图像不停迭代以上步骤就会得到整个金字塔。注意，由于每次向下取样会删除偶数行和列，所以它会不停地丢失图像的信息。
在OpenCV中，向下取样使用的函数为pyrDown()，其原型如下所示：
dst = pyrDown(src[, dst[, dstsize[, borderType]]])
实现代码如下所示：
# -*- coding: utf-8 -*- import cv2 import numpyas np import matplotlib.pyplotas plt #读取原始图像 img= cv2.imread('nv.png') #图像向下取样 r= cv2.pyrDown(img) #显示图像 cv2.imshow('original', img) cv2.imshow('PyrDown', r) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows()
