import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# Grayscale
def BGR2GRAY(img):
	# Grayscale
	gray = 0.2126 * img[..., 2] + 0.7152 * img[..., 1] + 0.0722 * img[..., 0]
	return gray

# Bi-Linear interpolation
def bl_interpolate(img, ax=1., ay=1.):
	if len(img.shape) > 2:
		H, W, C = img.shape
	else:
		H, W = img.shape
		C = 1

	aH = int(ay * H)
	aW = int(ax * W)

	# get position of resized image
	y = np.arange(aH).repeat(aW).reshape(aW, -1)
	x = np.tile(np.arange(aW), (aH, 1))

	# get position of original position
	y = (y / ay)
	x = (x / ax)

	ix = np.floor(x).astype(np.int)
	iy = np.floor(y).astype(np.int)

	ix = np.minimum(ix, W-2)
	iy = np.minimum(iy, H-2)

	# get distance 
	dx = x - ix
	dy = y - iy

	if C > 1:
		dx = np.repeat(np.expand_dims(dx, axis=-1), C, axis=-1)
		dy = np.repeat(np.expand_dims(dy, axis=-1), C, axis=-1)

	# interpolation
	out = (1-dx) * (1-dy) * img[iy, ix] + dx * (1 - dy) * img[iy, ix+1] + (1 - dx) * dy * img[iy+1, ix] + dx * dy * img[iy+1, ix+1]

	out = np.clip(out, 0, 255)
	out = out.astype(np.uint8)

	return out

# make image pyramid
def make_pyramid(gray):
	# first element
	pyramid = [gray]
	# each scale
	for i in range(1, 6):
		# define scale
		a = 2. ** i

		# down scale
		p = bl_interpolate(gray, ax=1./a, ay=1. / a)

		# add pyramid list
		pyramid.append(p)
		
	return pyramid

# Read image
img = cv2.imread("imori.jpg").astype(np.float)

gray = BGR2GRAY(img)

# pyramid
pyramid = make_pyramid(gray)

for i in range(6):
    cv2.imwrite("out_{}.jpg".format(2**i), pyramid[i].astype(np.uint8))
    plt.subplot(1, 6, i+1)
    plt.imshow(pyramid[i], cmap='gray')
    plt.axis('off')
    plt.xticks(color="None")
    plt.yticks(color="None")

plt.show()
pythonを用いて、imori.pngを1/2, 1/4, 1/8, 1/16, 1/32にリサイズした画像を求めよ。

このように元画像を小さくリサイズして重ねたものをガウシアンピラミッドと呼ぶ。

このガウシアンピラミッドの概念は現在でも有効であり、画像をきれいにする超解像を行うディープラーニングの手法でもガウシアンピラミッドの概念が用いられる。