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在OpenCV中，可以使用函數cv::pyrDown和cv::pyrUp實現圖像的多尺度分析。以下是一個簡單的例子：
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
int main(int argc, char** argv)
{
// 讀取圖像
Mat image = imread("image.jpg");
if (image.empty())
{
std::cerr << "Error: Image not found" << std::endl;
return -1;
}
// 創建一個用于存儲圖像金字塔的向量
std::vector<Mat> pyramid;
// 初始化金字塔的第一層為原始圖像
pyramid.push_back(image.clone());
// 生成圖像金字塔
for (int i = 0; i < 4; i++)
{
Mat down;
pyrDown(pyramid[i], down); // 下采樣
pyramid.push_back(down);
}
// 顯示金字塔的每一層
for (int i = 0; i < pyramid.size(); i++)
{
imshow("Pyramid Level " + std::to_string(i), pyramid[i]);
}
waitKey(0);
return 0;
}
在上面的示例中，我們首先讀取了一個圖像，然后創建了一個向量來存儲圖像金字塔的每一層。接下來，我們使用pyrDown函數來對原始圖像進行下采樣，生成金字塔的下一層。最后，我們將金字塔的每一層顯示出來。
通過調整循環次數，可以生成不同層數的金字塔，從而實現多尺度分析。
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