【边缘填充】——图像预处理(OpenCV)

目录

[1 边界复制(BORDER_REPLICATE)](#1 边界复制(BORDER_REPLICATE))

[2 边界反射(BOEDER_REFLECT)](#2 边界反射(BOEDER_REFLECT))

[3 边界反射101(BORDER_REFLECT101)](#3 边界反射101(BORDER_REFLECT101))

[4 边界常数(BORDER_CONSTANT)](#4 边界常数(BORDER_CONSTANT))

[5 边界包裹(BORDER_WRAP)](#5 边界包裹(BORDER_WRAP))


为什么需要填充边缘呢?我们以下图为例。

可以看到,左图在逆时针旋转45度之后原图的四个顶点在右图中已经看不到了,同时,右图的四个顶点区域其实是什么都没有的,因此我们需要对空出来的区域进行一个填充。右图就是对空出来的区域进行了像素值为(0,0,0)的填充,也就是黑色像素值的填充。除此之外,后续的一些图像处理方式也会用到边缘填充,这里介绍五个常用的边缘填充方法。

1 边界复制(BORDER_REPLICATE)

边界复制会将边界处的像素值进行复制,然后作为边界填充的像素值,如下图所示,可以看到四周的像素值都一样。

复制代码
new_img=cv.warpAffine(img,M,(w,h),cv.INTER_LANCZOS4,borderMode=cv.BORDER_REPLICATE)

案例:

python 复制代码
import cv2 as cv
face = cv.imread("./images/face.png")
# 定义旋转中心
h,w = face.shape[:2]
center = (w//2,h//2)
# 获取旋转矩阵
M = cv.getRotationMatrix2D(center,45,0.5)
# 使用仿射变换矩阵进行旋转
img1 = cv.warpAffine(face,M,(w,h),flags=cv.INTER_LANCZOS4)
# 边界复制
replicate = cv.warpAffine(face,M,(w,h),flags=cv.INTER_LANCZOS4,borderMode=cv.BORDER_REPLICATE)
cv.imshow("face",face)
cv.imshow("new1",img1)
cv.imshow("replicate",replicate)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

输出:

2 边界反射(BOEDER_REFLECT)

根据原图的边缘进行反射。

python 复制代码
new_img=cv.warpAffine(img,M,(w,h),cv.INTER_LANCZOS4,borderMode=cv.BORDER_REFLECT)

案例:

python 复制代码
import cv2 as cv
face = cv.imread("./images/face.png")
# 定义旋转中心
h,w = face.shape[:2]
center = (w//2,h//2)
# 获取旋转矩阵
M = cv.getRotationMatrix2D(center,45,0.5)
# 使用仿射变换矩阵进行旋转
img1 = cv.warpAffine(face,M,(w,h),flags=cv.INTER_LANCZOS4)
# 边界反射
reflect = cv.warpAffine(face,M,(w,h),flags=cv.INTER_LANCZOS4,borderMode=cv.BORDER_REFLECT)
cv.imshow("face",face)
cv.imshow("new1",img1)
cv.imshow("reflect",reflect)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

输出:

3 边界反射101(BORDER_REFLECT101)

与边界反射不同的是,不再反射边缘的像素点。

python 复制代码
new_img=cv.warpAffine(img,M,(w,h),cv.INTER_LANCZOS4,borderMode=cv.BORDER_REFLECT_101)

案例:

python 复制代码
import cv2 as cv
face = cv.imread("./images/face.png")
# 定义旋转中心
h,w = face.shape[:2]
center = (w//2,h//2)
# 获取旋转矩阵
M = cv.getRotationMatrix2D(center,45,0.5)
# 使用仿射变换矩阵进行旋转
img1 = cv.warpAffine(face,M,(w,h),flags=cv.INTER_LANCZOS4)
# 边界反射101
reflect101 = cv.warpAffine(face,M,(w,h),flags=cv.INTER_LANCZOS4,borderMode=cv.BORDER_REFLECT_101)
cv.imshow("face",face)
cv.imshow("new1",img1)
cv.imshow("reflect101",reflect101)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

输出:

4 边界常数(BORDER_CONSTANT)

指定常数值作为边缘填充的像素值。

python 复制代码
new_img=cv.warpAffine(img,M,(w,h),cv.INTER_LANCZOS4,borderMode=cv.BORDER_CONSTANT,borderValue=(0,0,255))

案例:

python 复制代码
import cv2 as cv
face = cv.imread("./images/face.png")
# 定义旋转中心
h,w = face.shape[:2]
center = (w//2,h//2)
# 获取旋转矩阵
M = cv.getRotationMatrix2D(center,45,0.5)
# 使用仿射变换矩阵进行旋转
img1 = cv.warpAffine(face,M,(w,h),flags=cv.INTER_LANCZOS4)
# 边界常数
constant = cv.warpAffine(face,M,(w,h),flags=cv.INTER_LANCZOS4,borderMode=cv.BORDER_CONSTANT,borderValue=(255,0,0))
cv.imshow("face",face)
cv.imshow("new1",img1)
cv.imshow("constant",constant)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

输出:

5 边界包裹(BORDER_WRAP)

复制图像进行滑动填充

python 复制代码
new_img=cv.warpAffine(img,M,(w,h),cv.INTER_LANCZOS4,borderMode=cv.BORDER_WRAP)

案例:

python 复制代码
import cv2 as cv
face = cv.imread("./images/face.png")
# 定义旋转中心
h,w = face.shape[:2]
center = (w//2,h//2)
# 获取旋转矩阵
M = cv.getRotationMatrix2D(center,45,0.5)
# 使用仿射变换矩阵进行旋转
img1 = cv.warpAffine(face,M,(w,h),flags=cv.INTER_LANCZOS4)
# 边界包裹
wrap = cv.warpAffine(face,M,(w,h),flags=cv.INTER_LANCZOS4,borderMode=cv.BORDER_WRAP)
cv.imshow("face",face)
cv.imshow("new1",img1)
cv.imshow("wrap",wrap)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

输出:

相关推荐
Haohao+++1 小时前
Stable Diffusion原理解析
人工智能·深度学习·算法
Joseit3 小时前
AI应用生成平台:数据库、缓存与存储
数据库·人工智能·缓存
QYR_114 小时前
2025-2031年全球箱体与盒体搬运机器人行业全景报告(含市场规模、竞争格局及投资潜力)
人工智能·市场研究
袁总6665 小时前
智能座舱问答
人工智能
Sirius Wu6 小时前
SFT/DPO/PPO/GRPO训练全解析
人工智能·深度学习·语言模型
Learn Beyond Limits6 小时前
Clustering|聚类
人工智能·深度学习·神经网络·机器学习·ai·聚类·吴恩达
KKKlucifer6 小时前
IDC发布AI+政务、财政、应急三大市场空间与厂商份额报告
人工智能·百度·政务
不枯石6 小时前
Matlab通过GUI实现点云的均值滤波(附最简版)
开发语言·图像处理·算法·计算机视觉·matlab·均值算法
不枯石7 小时前
Matlab通过GUI实现点云的双边(Bilateral)滤波(附最简版)
开发语言·图像处理·算法·计算机视觉·matlab
丁希希哇7 小时前
【论文精读】CogVideoX: Text-to-Video Diffusion Models with An Expert Transformer
人工智能·深度学习·transformer