在OpenCV中，可以使用函数cv::pyrDown和cv::pyrUp实现图像的多尺度分析。以下是一个简单的例子：
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
int main(int argc, char** argv)
{
// 读取图像
Mat image = imread("image.jpg");
if (image.empty())
{
std::cerr << "Error: Image not found" << std::endl;
return -1;
}
// 创建一个用于存储图像金字塔的向量
std::vector<Mat> pyramid;
// 初始化金字塔的第一层为原始图像
pyramid.push_back(image.clone());
// 生成图像金字塔
for (int i = 0; i < 4; i++)
{
Mat down;
pyrDown(pyramid[i], down); // 下采样
pyramid.push_back(down);
}
// 显示金字塔的每一层
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，我们首先读取了一个图像，然后创建了一个向量来存储图像金字塔的每一层。接下来，我们使用pyrDown函数来对原始图像进行下采样，生成金字塔的下一层。最后，我们将金字塔的每一层显示出来。
通过调整循环次数，可以生成不同层数的金字塔，从而实现多尺度分析。
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