【OpenCV C++20 学习笔记】给图片加边框-copyMakeBorder

给图片加边框

原理

在卷积的过程中,图片边缘的处理总是一个问题。因为卷积核的锚点无法覆盖图片的边缘像素,硬要覆盖的话,卷积核就会有一部分超出图片的范围。

OpenCV中的大部分方法都会将图片的边缘像素进行扩充,从而扩大原有的图片。这样卷积核就能覆盖原来的边缘像素了。

本文将介绍两种对图片边缘像素进行扩充的方法:

  • BORDER_CONSTANT:用一个常量(比如表示黑色的0)对图片边缘进行扩充
  • BORDER_REPLICATE:图片的边缘像素被复制,从而形成图片的边框

API

以上两种边缘扩充的方法都可以用copyMakeBorder()函数来实现,其函数原型如下:

cpp 复制代码
void cv::copyMakeBorder(InputArray		src,				//输入图片
						OutputArray		dst,				//输出图片
						int				top,				//上边框宽度
						int				bottom,				//下边框宽度
						int				left,				//左边框宽度
						int				right,				//有边框宽度
						int				borderType,			//边框扩充类型
						const Scalar&	value = Scalar());	//如果扩充类型是BORDER_CONSTANT,这个参数用来指定常量

实例

这个例子分别用第一节讲的两种方法给图片扩充边框:

  • 上下边框的宽度为原图高度的5%,左右边框的宽度为原图宽度的5%;
  • 用常量扩充边框时,边框的颜色随机生成

完整代码如下:

cpp 复制代码
#include <opencv2/imgproc.hpp>
#include <opencv2/imgcodecs.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>

using namespace cv;

int main() {
	Mat src{ imread("lena.jpg") };

	int top{ static_cast<int>(0.05 * src.rows) }, bottom{ top };	//初始化上下边框的宽度
	int left{ static_cast<int>(0.05 * src.cols) }, right{ left };	//初始化左右边框的宽度

	RNG rng{ 12345 };	//随机数生成器

	//常量边框
	Scalar value(rng.uniform(0, 255), rng.uniform(0,255), rng.uniform(0, 255));	//生成随机的BGR颜色
	Mat const_border;
	copyMakeBorder(src,
		const_border,
		top,
		bottom,
		left,
		right,
		BORDER_CONSTANT,
		value);			//需要指定value参数

	//复制边框
	Mat rep_border;
	copyMakeBorder(src,
		rep_border,
		top,
		bottom,
		left,
		right,
		BORDER_REPLICATE);	//注意这里并没有value这个参数

	imshow("原图", src);
	imshow("常量边框", const_border);
	imshow("复制边框", rep_border);
	waitKey(0);
}

运行结果如下:

相关推荐
red_redemption44 分钟前
自由学习记录(210)
学习
MartinYeung51 小时前
[论文学习]PACT:溯源感知能力合约——面向智能体安全的参数级溯源
人工智能·学习·安全
小O的算法实验室3 小时前
AAAI-26,全局相关性学习:通过谱图神经网络增强进化算法
神经网络·学习·算法
宁风NF3 小时前
JavaScript:网络请求与前端通信
开发语言·前端·javascript·网络·学习·ecmascript
神神道呵he4 小时前
[深度学习] 大模型学习-RAG技术全景解析
人工智能·深度学习·学习
MartinYeung54 小时前
[论文学习]AgentSafetyBench:大语言模型智能体安全评估基准深度分析
学习·安全·语言模型
星夜夏空995 小时前
C++学习(13)——数据库的使用(MySQL)
数据库·c++·学习
艾莉丝努力练剑6 小时前
【Linux:动静态库】Linux 动静态库与可执行文件
linux·运维·服务器·学习·面试·文件系统·动静态库
宁风NF6 小时前
JavaScript:内存、垃圾回收、性能优化
开发语言·前端·javascript·学习·性能优化·es6
凉、介6 小时前
Armv8 原子性:体系结构保证与编程语义
linux·学习·嵌入式·arm·原子操作·atomic