opencv 入门笔记五 padding(图像加边框)

1.传统艺能了，上代码：

cv.copyMakeBorder(src, top, bottom, left, right, borderType, dst=None, value=None)
src:原图像
top,bottom,left,right:边界宽度，单位:像素值（pixel）
borderType:
cv2.BORDER_CONSTANT, 带颜色的边界，需要传入另外一个颜色值
cv.BORDER_REFLECT, 边缘元素的镜像反射做为边界
cv2.BORDER_REFLECT_101/cv2.BORDER_DEFAULT
cv.BORDER_REPLICATE, 边缘元素的复制做为边界
cv.BORDER_WRAP
dst: 输出，画布，尺寸为 (src.shape[1]+left+right, src.shape[0]+top+bottom)
返回图像 dst 与原图像 src 内存地址不一样（原图像 src 并没有被添加边框），一般不用dst而用以下代码产生新图片
value: borderType为cv2.BORDER_CONSTANT时，传入的Q边界颜色值，如[0,255,0]

2.当然了，可能有人会问图像加框有什么用呢？

当然有用！

在神经网络对图片进行特征提取/训练之前，一般要对图片进行预处理，不同尺寸的图片tensor大小不同，无法输入同一个特定神经网络进行训练，这时对图像进行缩放，padding，拼接就显得尤为重要了。

#!/usr/bin/python3
# coding:utf-8import cv2 as cv# 读取图像
img = cv.imread("/home/newj/图片/ima.jpeg")
print(img.shape)
# 显示原图
cv.imshow("test_window0", img)img1 = cv.copyMakeBorder(img, 100, 100, 100, 100, cv.BORDER_CONSTANT, value=[0, 255, 0])
img2 = cv.copyMakeBorder(img, 100, 100, 100, 100, cv.BORDER_REFLECT)
img3 = cv.copyMakeBorder(img, 100, 100, 100, 100, cv.BORDER_REPLICATE)
img4 = cv.copyMakeBorder(img, 100, 100, 100, 100, cv.BORDER_WRAP)
cv.imshow("BORDER_CONSTANT", img1)
cv.imshow("BORDER_REFLECT", img2)
cv.imshow("BORDER_REPLICATE", img3)
cv.imshow("BORDER_WRAP", img4)# 阻塞等待
key = cv.waitKey(0)# 输入q，退出
if key == ord('q'):cv.destroyAllWindows()

3.一般情况下，加纯色边框就够用了，但一些特殊场合还得用镜像等方式！

4.最后，每天进步一点点！

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