个人可以做导航网站吗梁山县城市建设局网站
文章目录
- 简介
- 函数原型
- 代码示例
- 参考资料
简介
做深度学习图像数据集时，有时候需要调整一张图片的长和宽。如果直接使用cv2.resize函数会造成图像扭曲失真，因此我们可以采取填充图像短边的方法解决这个问题。cv2.copyMakeBorder函数提供了相关操作。本篇博客详细介绍了cv2.copyMakeBorder使用方法，并给出了代码示例。🚀🚀🚀
函数原型
def copyMakeBorder(src: Any,top: int,bottom: int,left: int,right: int,borderType: int,dst: Any | None = ...,value: Any = ...
)
| 参数 | 意义 |
|---|---|
| src | 输入图像 |
| top | 图像顶部需要填充的边界宽度（单位：像素） |
| bottom | 图像底部需要填充的边界宽度（单位：像素） |
| left | 图像左侧需要填充的边界宽度（单位：像素） |
| right | 图像右侧需要填充的边界宽度（单位：像素） |
| borderType | 填充类型 |
| dst | 输出图像。Python借口一般不用这个参数。 |
| value | 常量填充是给定的颜色常量值。[0,255] |
| 填充类型 | 解释 |
|---|---|
| cv2.BORDER_CONSTANT | 常数填充🚀👍：|oooo|abcd|oooo| |
| cv2.BORDER_ISOLATED | 使用黑色像素进行填充，同：cv2.BORDER_CONSTANT类型且value=0 |
| cv2.BORDER_REFLECT | 从外向内取图像边缘的像素填充：|dcba|abcd|dcba| |
| cv2.BORDER_REFLECT101 | 反射填充的另一种情况，跳过原图边上的一个像素值：|dcb|abcd|cba| |
| cv2.BORDER_REFLECT_101 | 同cv2.BORDER_REFLECT101 |
| cv2.BORDER_DEFAULT | 同cv2.BORDER_REFLECT101 |
| cv2.BORDER_REPLICATE | 复制图像最边上的像素进行填充：|aaaa|abcd|dddd| |
| cv2.BORDER_TRANSPARENT | 这个类型在新的OpenCV4中已经被取消👎 |
| cv2.BORDER_WRAP | 在图像对侧从外向内取图像边缘的像素填充：|dcba|abcd|abcd| |
代码示例
import cv2
import matplotlib.pyplot as pltlenna = cv2.imread(filename="Lenna.png", flags=cv2.IMREAD_ANYCOLOR)
lenna_constant = cv2.copyMakeBorder(src=lena, top=10, bottom=10, left=20, right=30, borderType=cv2.BORDER_CONSTANT, value=0)
lenna_default = cv2.copyMakeBorder(src=lena, top=10, bottom=10, left=20, right=30, borderType=cv2.BORDER_DEFAULT)
lenna_isolated = cv2.copyMakeBorder(src=lena, top=10, bottom=10, left=20, right=30, borderType=cv2.BORDER_ISOLATED)
lenna_reflect = cv2.copyMakeBorder(src=lena, top=10, bottom=10, left=20, right=30, borderType=cv2.BORDER_REFLECT)
lenna_reflect101 = cv2.copyMakeBorder(src=lena, top=10, bottom=10, left=20, right=30, borderType=cv2.BORDER_REFLECT101)
lenna_reflect_101 = cv2.copyMakeBorder(src=lena, top=10, bottom=10, left=20, right=30, borderType=cv2.BORDER_REFLECT_101)
lenna_replicate = cv2.copyMakeBorder(src=lena, top=10, bottom=10, left=20, right=30, borderType=cv2.BORDER_REPLICATE)
lenna_wrap = cv2.copyMakeBorder(src=lena, top=10, bottom=10, left=20, right=30, borderType=cv2.BORDER_WRAP)fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(3, 3, 1)
ax1.axes.xaxis.set_visible(b=False)
ax1.axes.yaxis.set_visible(b=False)
ax1.spines["top"].set_visible(b=False)
ax1.spines["bottom"].set_visible(b=False)
ax1.spines["right"].set_visible(b=False)
ax1.spines["left"].set_visible(b=False)
ax1.set_title(label="original Lenna")
ax1.imshow(cv2.cvtColor(src=lenna, code=cv2.COLOR_BGR2RGB))ax2 = fig.add_subplot(3, 3, 2)
ax2.axes.xaxis.set_visible(b=False)
ax2.axes.yaxis.set_visible(b=False)
ax2.spines["top"].set_visible(b=False)
ax2.spines["bottom"].set_visible(b=False)
ax2.spines["right"].set_visible(b=False)
ax2.spines["left"].set_visible(b=False)
ax2.set_title(label="cv2.BORDER_CONSTANT")
ax2.imshow(cv2.cvtColor(src=lenna_constant, code=cv2.COLOR_BGR2RGB))ax3 = fig.add_subplot(3, 3, 3)
ax3.axes.xaxis.set_visible(b=False)
ax3.axes.yaxis.set_visible(b=False)
ax3.spines["top"].set_visible(b=False)
ax3.spines["bottom"].set_visible(b=False)
ax3.spines["right"].set_visible(b=False)
ax3.spines["left"].set_visible(b=False)
ax3.set_title(label="cv2.BORDER_DEFAULT")
ax3.imshow(cv2.cvtColor(src=lenna_default, code=cv2.COLOR_BGR2RGB))ax4 = fig.add_subplot(3, 3, 4)
ax4.axes.xaxis.set_visible(b=False)
ax4.axes.yaxis.set_visible(b=False)
ax4.spines["top"].set_visible(b=False)
ax4.spines["bottom"].set_visible(b=False)
ax4.spines["right"].set_visible(b=False)
ax4.spines["left"].set_visible(b=False)
ax4.set_title(label="cv2.BORDER_ISOLATED")
ax4.imshow(cv2.cvtColor(src=lenna_isolated, code=cv2.COLOR_BGR2RGB))ax5 = fig.add_subplot(3, 3, 5)
ax5.axes.xaxis.set_visible(b=False)
ax5.axes.yaxis.set_visible(b=False)
ax5.spines["top"].set_visible(b=False)
ax5.spines["bottom"].set_visible(b=False)
ax5.spines["right"].set_visible(b=False)
ax5.spines["left"].set_visible(b=False)
ax5.set_title(label="cv2.BORDER_REFLECT")
ax5.imshow(cv2.cvtColor(src=lenna_reflect, code=cv2.COLOR_BGR2RGB))ax6 = fig.add_subplot(3, 3, 6)
ax6.axes.xaxis.set_visible(b=False)
ax6.axes.yaxis.set_visible(b=False)
ax6.spines["top"].set_visible(b=False)
ax6.spines["bottom"].set_visible(b=False)
ax6.spines["right"].set_visible(b=False)
ax6.spines["left"].set_visible(b=False)
ax6.set_title(label="cv2.BORDER_REFLECT101")
ax6.imshow(cv2.cvtColor(src=lenna_reflect101, code=cv2.COLOR_BGR2RGB))ax7 = fig.add_subplot(3, 3, 7)
ax7.axes.xaxis.set_visible(b=False)
ax7.axes.yaxis.set_visible(b=False)
ax7.spines["top"].set_visible(b=False)
ax7.spines["bottom"].set_visible(b=False)
ax7.spines["right"].set_visible(b=False)
ax7.spines["left"].set_visible(b=False)
ax7.set_title(label="cv2.BORDER_REFLECT_101")
ax7.imshow(cv2.cvtColor(src=lenna_reflect_101, code=cv2.COLOR_BGR2RGB))ax8 = fig.add_subplot(3, 3, 8)
ax8.axes.xaxis.set_visible(b=False)
ax8.axes.yaxis.set_visible(b=False)
ax8.spines["top"].set_visible(b=False)
ax8.spines["bottom"].set_visible(b=False)
ax8.spines["right"].set_visible(b=False)
ax8.spines["left"].set_visible(b=False)
ax8.set_title(label="cv2.BORDER_REPLICATE")
ax8.imshow(cv2.cvtColor(src=lenna_replicate, code=cv2.COLOR_BGR2RGB))ax9 = fig.add_subplot(3, 3, 9)
ax9.axes.xaxis.set_visible(b=False)
ax9.axes.yaxis.set_visible(b=False)
ax9.spines["top"].set_visible(b=False)
ax9.spines["bottom"].set_visible(b=False)
ax9.spines["right"].set_visible(b=False)
ax9.spines["left"].set_visible(b=False)
ax9.set_title(label="cv2.BORDER_WRAP")
ax9.imshow(cv2.cvtColor(src=lenna_wrap, code=cv2.COLOR_BGR2RGB))plt.show()参考资料
- OpenCV文档：Adding borders to your images
- CSDN：图像处理作窗口运算时边界的几种扩展方法(详解OpenCV中的参数borderType)
- CSDN：【opencv4.3.0教程】11之调整图像边缘（copyMakeBorder 与 borderInterpolate）
收集整理和创作不易, 若有帮助🉑, 请帮忙点赞👍➕收藏❤️, 谢谢!✨✨🚀🚀