Como criar uma pirâmide de imagens usando Pillow?

A criação de uma pirâmide de imagens é uma técnica útil no processamento de imagens que permite representar uma imagem em múltiplas escalas. Nesta postagem do blog, orientarei você no processo de criação de uma pirâmide de imagens usando a biblioteca de travesseiros e também destacarei nossas ofertas como fornecedor de travesseiros.

O que é uma pirâmide de imagens?

Uma pirâmide de imagens é uma coleção de imagens - todas derivadas de uma única imagem original - que são sucessivamente reduzidas até que algum ponto de parada desejado seja alcançado. Existem dois tipos comuns de pirâmides de imagens: Gaussiana e Laplaciana. As pirâmides gaussianas são usadas para reduzir a resolução de imagens, enquanto as pirâmides laplacianas são usadas para reconstruir uma imagem ampliada a partir de uma imagem inferior na pirâmide.

Pré-requisitos

Antes de começarmos, certifique-se de ter a biblioteca Pillow instalada. Caso contrário, você pode instalá-lo usando pip:

almofada de instalação pip

Criando uma Pirâmide de Imagens Gaussiana

Vamos começar criando uma pirâmide de imagens gaussiana. O código Python a seguir demonstra como fazer isso:

de importação PIL Imagem def gaussian_pyramid(imagem, níveis): pirâmide = [imagem] for i in range(níveis - 1): imagem = image.resize((image.width // 2, image.height // 2), Image.BICUBIC) pirâmide.append(image) return pirâmide # Abra uma imagem original_image = Image.open('your_image.jpg') # Gere uma pirâmide gaussiana com pirâmide de 4 níveis = gaussian_pyramid(original_image, 4) # Salva cada nível da pirâmide para i, nível em enumerate(pyramid): level.save(f'gaussian_level_{i}.jpg')

Neste código, definimos uma funçãopirâmide_gaussianaque recebe uma imagem e o número de níveis como entrada. Em seguida, ele reduz sucessivamente a imagem por um fator de 2 usando oredimensionarmétodo com oImagem.BICUBICfiltro de reamostragem. As imagens resultantes são armazenadas em uma lista, que representa a pirâmide gaussiana.

Criando uma Pirâmide de Imagens Laplaciana

Para criar uma pirâmide de imagens Laplaciana, primeiro precisamos criar uma pirâmide gaussiana. Então, podemos calcular as imagens laplacianas subtraindo a versão ampliada de cada nível da pirâmide gaussiana do próximo nível. Aqui está o código:

de importação PIL Imagem def gaussian_pyramid (imagem, níveis): pirâmide = [imagem] para i no intervalo (níveis - 1): imagem = image.resize ((image.width // 2, imagem.height // 2), Image.BICUBIC) pirâmide.append (image) retornar pirâmide def laplacian_pyramid (gaussian_pyramid): níveis = len (gaussian_pyramid) laplacian = [] para i no intervalo (níveis - 1): upsampled = gaussian_pyramid[i + 1].resize((gaussian_pyramid[i].width, gaussian_pyramid[i].height), Image.BICUBIC) diff = ImageChops.difference(gaussian_pyramid[i], upsampled) laplacian.append(diff) laplacian.append(gaussian_pyramid[-1]) return laplacian # Abra uma imagem original_image = Image.open('your_image.jpg') # Gere uma pirâmide gaussiana com 4 níveis gaussian = gaussian_pyramid(original_image, 4) # Gere uma pirâmide laplaciana laplacian = laplacian_pyramid(gaussian) # Salve cada nível da pirâmide laplaciana para i, nível em enumerar(laplacian): level.save(f'laplacian_level_{i}.jpg')

Neste código, primeiro definimos opirâmide_gaussianafuncionar como antes. Então, definimos uma nova funçãolaplacian_pirâmideque toma uma pirâmide gaussiana como entrada. Ele calcula as imagens laplacianas subtraindo a versão ampliada de cada nível da pirâmide gaussiana do próximo nível usando oImageChops.diferençamétodo.

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Conclusão

Criar uma pirâmide de imagens usando a biblioteca Pillow é um processo simples que pode ser útil em diversos aplicativos de processamento de imagens. Esteja você trabalhando com visão computacional, compactação de imagens ou simplesmente queira explorar diferentes maneiras de representar uma imagem, as pirâmides de imagens são uma ferramenta poderosa.

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Referências

• Documentação do travesseiro: https://pillow.readthedocs.io/en/stable/
• Conceitos de processamento de imagens: Processamento Digital de Imagens por Rafael C. Gonzalez e Richard E. Woods