在影像設計與處理中，我們經常面臨需要建立或分析不同尺寸圖像的挑戰，此時靈活調整圖像的大小和樣式都是至關重要的。然而，過度地調整圖像尺寸往往會導致細節丟失或失真，如何在不同尺度下盡可能保留細節資訊，並方便進行多尺度的成果比對，金字塔的概念應運而生。我們又如何透過 OpenCV 與 numpy 協助處理這項任務呢？

將粗糙不平的衣物表面進行平滑處理，或是透過模糊效果來模擬窗外朦朧的景物。這種視覺處理方式已成為生活中隨處可見的技巧，同樣時常應用於資料分析的前處理過程。其中每種運算方式都有其獨特的特性和適用場景，需要根據實際需求來選擇最適合的處理方式，就讓我們用 OpenCV 來一探究竟。