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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。

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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:

如何分析cv2.copyMakeBorder

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')

如何分析cv2.copyMakeBorder

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)

如何分析cv2.copyMakeBorder

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)

如何分析cv2.copyMakeBorder

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')

如何分析cv2.copyMakeBorder

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)

如何分析cv2.copyMakeBorder

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)

如何分析cv2.copyMakeBorder

关于如何分析cv2.copyMakeBorder问题的解答就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,如果你还有很多疑惑没有解开,可以关注创新互联行业资讯频道了解更多相关知识。


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