【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
飞哥数智坊18 小时前
分享被迫变直播:AI·Spring养虾记就这样上线了
人工智能
Mr_Lucifer21 小时前
「一句话」生成”小红书“式金句海报(CodeFlicker + quote-poster-generator)
人工智能·aigc·visual studio code
冬奇Lab1 天前
OpenClaw 深度解析(五):模型与提供商系统
人工智能·开源·源码阅读
冬奇Lab1 天前
一天一个开源项目(第42篇):OpenFang - 用 Rust 构建的 Agent 操作系统,16 层安全与 7 个自主 Hands
人工智能·rust·开源
IT_陈寒1 天前
SpringBoot性能飙升200%?这5个隐藏配置你必须知道!
前端·人工智能·后端
yiyu07161 天前
3分钟搞懂深度学习AI:反向传播:链式法则的归责游戏
人工智能·深度学习
机器之心1 天前
OpenClaw绝配!GPT-5.4问世,AI能力开始大一统,就是太贵
人工智能·openai
机器之心1 天前
海外华人15人团队打造,统一理解与生成的图像模型,超越Nano banana登顶图像编辑
人工智能·openai
用户552796026051 天前
在老版本 HPC 系统上运行 Antigravity(反重力)
人工智能