opencv图像填充

python 复制代码
import time  # 导入time模块,用于处理时间相关的功能
import cv2  # 导入OpenCV模块,用于图像处理
# 创建窗口
cv2.namedWindow('window', cv2.WINDOW_AUTOSIZE)  # 创建一个名为'window'的窗口,窗口大小自动调整,用户不能手动调整大小
cat = cv2.imread("./9.jpg", 1)  # 使用OpenCV的imread函数读取图片,路径为当前目录下的9.jpg,参数1表示读取彩色图像
# 定义上下左右边界的大小
top_size, bottom_size, left_size, right_size = (50, 50, 50, 50)
# 使用不同的边界类型创建图像边界
replicate = cv2.copyMakeBorder(cat, top_size, bottom_size, left_size, right_size, borderType=cv2.BORDER_REPLICATE)
# BORDER_REPLICATE:复制边缘像素进行填充
BORDER_REFLECT = cv2.copyMakeBorder(cat, top_size, bottom_size, left_size, right_size, borderType=cv2.BORDER_REFLECT)
# BORDER_REFLECT:反射边缘像素进行填充
REFLECT101 = cv2.copyMakeBorder(cat, top_size, bottom_size, left_size, right_size, borderType=cv2.BORDER_REFLECT101)
# BORDER_REFLECT101:类似于BORDER_REFLECT,但是在边缘不会重复像素
WRAP = cv2.copyMakeBorder(cat, top_size, bottom_size, left_size, right_size, borderType=cv2.BORDER_WRAP)
# BORDER_WRAP:包裹边缘像素进行填充,类似于纹理的重复
CONSTANT = cv2.copyMakeBorder(cat, top_size, bottom_size, left_size, right_size, borderType=cv2.BORDER_CONSTANT, value=0)
# BORDER_CONSTANT:使用常量值进行填充,这里是黑色(0)
# 展示图像
cv2.imshow('window', cat)  # 在名为'window'的窗口中显示原始图像
cv2.imshow('replicate', replicate)  # 显示使用BORDER_REPLICATE填充的图像
cv2.imshow('BORDER_REFLECT', BORDER_REFLECT)  # 显示使用BORDER_REFLECT填充的图像
cv2.imshow('REFLECT101', REFLECT101)  # 显示使用BORDER_REFLECT101填充的图像
cv2.imshow('WRAP', WRAP)  # 显示使用BORDER_WRAP填充的图像
cv2.imshow('CONSTANT', CONSTANT)  # 显示使用BORDER_CONSTANT填充的图像
key = cv2.waitKey(0)  # 等待按键事件,参数0表示无限期等待,直到有按键被按下
# 检查按键是否为'q',如果是则销毁所有窗口
if key & 0xFF == ord('q'):  # 将按键的值与0xFF进行按位与操作,以获取正确的ASCII码值,并与'q'的ASCII码比较
    print("准备销毁窗口")  # 如果按下的是'q'键,则打印消息
    cv2.destroyAllWindows()  # 销毁所有OpenCV创建的窗口

· BORDER_REPLICATE:复制法,也就是复制最边缘像素。

·BORDER_ REFLECT :反射法,对感兴趣的图像中的像素在两边进行复制例如:fedcba|abcdefg|hgfedcb

· BORDER_ REFLECT_101 :反射法,也就是以最边缘像素为轴,对称,gfedcl|abcdefgh|gfedcba

· BORDER_WRAP:外包装法defgh|abcdefg h|abcdelg

· BORDER CONSTANT :常量法,常数值填充。




相关推荐
koo364几秒前
李宏毅机器学习笔记17
人工智能·笔记·机器学习
心无旁骛~8 分钟前
PIL与OpenCV图像读取的颜色格式陷阱:RGB vs BGR
人工智能·opencv·计算机视觉
程序员大雄学编程20 分钟前
「深度学习笔记1」深度学习全面解析:从基本概念到未来趋势
人工智能·笔记·深度学习
sensen_kiss31 分钟前
INT305 Machine Learning 机器学习 Pt.4
人工智能·机器学习
WWZZ202533 分钟前
快速上手大模型:机器学习1
人工智能·深度学习·机器学习·计算机视觉·机器人·slam
CoovallyAIHub1 小时前
CLIP, DINO等多模型融合DreamSim,让电脑“看懂”图片有多像!模型融合成为热门!
深度学习·算法·计算机视觉
沫儿笙1 小时前
川崎焊接机器人弧焊气体节约
人工智能·机器人
新知图书1 小时前
多模态大模型的应用场景
人工智能·大模型应用开发·大模型应用
Giser探索家1 小时前
遥感卫星升轨 / 降轨技术解析:对图像光照、对比度的影响及工程化应用
大数据·人工智能·算法·安全·计算机视觉·分类
Mr数据杨1 小时前
【ComfyUI】Animate单人物角色视频替换
人工智能·计算机视觉·音视频