如何分析cv2.copyMakeBorder
发表于:2024-09-21 作者:千家信息网编辑
千家信息网最后更新 2024年09月21日,如何分析cv2.copyMakeBorder,针对这个问题,这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答,希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。图像涉及卷积运算时,经常要用到0填充,0填
千家信息网最后更新 2024年09月21日如何分析cv2.copyMakeBorder
如何分析cv2.copyMakeBorder,针对这个问题,这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答,希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。
图像涉及卷积运算时,经常要用到0填充,0填充就是一种特殊的边缘填充,opencv-python库中用的就是copyMakeBorder()函数,这个函数有多种填充方式。
原图:
用cv2.BORDER_REPLICATE填充,重复最后一个像素,代码及效果:
img2 = cv2.copyMakeBorder(img1,200,200,200,200,cv2.BORDER_REPLICATE)#调整绘制尺寸plt.figure(figsize=(5,5))plt.imshow(img2,interpolation='bicubic')
使用cv2.BORDER_REFLECT填充,边界元素的镜像:
img3 = cv2.copyMakeBorder(img1,200,200,200,200,cv2.BORDER_REFLECT)
用cv2.BORDER_REFLECT_101填充,跟cv2.BORDER_REFLECT类似:
img3 = cv2.copyMakeBorder(img1,200,200,200,200,cv2.BORDER_REFLECT_101)
肉眼看不出多大区别,但两幅图像作差,可以看出还是不一样的:
plt.imshow(img4-img3,interpolation='bicubic')
具体有什么差别,知道的可以告诉我啊。
用cv2.BORDER_WRAP填充:
img5 = cv2.copyMakeBorder(img1,200,200,200,200,cv2.BORDER_WRAP)
用cv2.BORDER_CONSTANT填充,添加一个指定值的边界,默认是黑色:
img6 = cv2.copyMakeBorder(img1,10,10,10,10,cv2.BORDER_CONSTANT)#添加红色边界#RED = [255,0,0]#img6 = cv2.copyMakeBorder(img1,10,10,10,10,cv2.BORDER_CONSTANT,value=RED)
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