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如何分析cv2.copyMakeBorder,針對這個問題,這篇文章詳細介紹了相對應的分析和解答,希望可以幫助更多想解決這個問題的小伙伴找到更簡單易行的方法。
圖像涉及卷積運算時,經常要用到0填充,0填充就是一種特殊的邊緣填充,opencv-python庫中用的就是copyMakeBorder()函數,這個函數有多種填充方式。
原圖:
用cv2.BORDER_REPLICATE填充,重復最后一個像素,代碼及效果:
img2 = cv2.copyMakeBorder(img1,200,200,200,200,cv2.BORDER_REPLICATE) #調整繪制尺寸 plt.figure(figsize=(5,5)) plt.imshow(img2,interpolation='bicubic')
使用cv2.BORDER_REFLECT填充,邊界元素的鏡像:
img3 = cv2.copyMakeBorder(img1,200,200,200,200,cv2.BORDER_REFLECT)
用cv2.BORDER_REFLECT_101填充,跟cv2.BORDER_REFLECT類似:
img3 = cv2.copyMakeBorder(img1,200,200,200,200,cv2.BORDER_REFLECT_101)
肉眼看不出多大區別,但兩幅圖像作差,可以看出還是不一樣的:
plt.imshow(img4-img3,interpolation='bicubic')
具體有什么差別,知道的可以告訴我啊。
用cv2.BORDER_WRAP填充:
img5 = cv2.copyMakeBorder(img1,200,200,200,200,cv2.BORDER_WRAP)
用cv2.BORDER_CONSTANT填充,添加一個指定值的邊界,默認是黑色:
img6 = cv2.copyMakeBorder(img1,10,10,10,10,cv2.BORDER_CONSTANT) #添加紅色邊界 #RED = [255,0,0] #img6 = cv2.copyMakeBorder(img1,10,10,10,10,cv2.BORDER_CONSTANT,value=RED)
關于如何分析cv2.copyMakeBorder問題的解答就分享到這里了,希望以上內容可以對大家有一定的幫助,如果你還有很多疑惑沒有解開,可以關注億速云行業資訊頻道了解更多相關知識。
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