在对图片进行卷积处理的时候,如果卷积模版(卷积内核)过大,且不对原图的边界进行扩充,会导致处理之后得到的图片尺寸变的很小,也就是严重失真。

而扩充边界有多种方法,本文就介绍一下这些填充方法。

  1. 这是原始图像。

     
     
  2.  根据图像的边界的像素值,向外扩充图片,每个方向扩充50个像素。

    a = cv2.copyMakeBorder(img,50,50,50,50,cv2.BORDER_REPLICATE)

     
     
  3.  把靠近边界的50个像素翻折出去(轴对称):

    a = cv2.copyMakeBorder(img,50,50,50,50,cv2.BORDER_REFLECT)

     
     
  4.  这是另一种折射:

    a = cv2.copyMakeBorder(img,50,50,50,50,cv2.BORDER_REFLECT_101)

    不知道有什么区别。

     
     
  5. 常数填充:

    a = cv2.copyMakeBorder(img,50,50,50,50,cv2.BORDER_CONSTANT,value=[0,255,0])

     
     
  6. a = cv2.copyMakeBorder(img,50,50,50,50,cv2.BORDER_WRAP)

  假设src为以下矩阵

  

  我们首先只在一个方向上,讨论,例如 top方向:

  top =5 或者 10, bottom =0,left 0,right =0;注意我们这里故意让top的值,大于 src的rows,即行数。查看结果

  borderType = BORDER_REFLECT:反射

  

  解释:当按BORDER_REFLECT,向上给src加边界时,是按照src的反射机制来加的。
  borderType = BORDER_REPLICATE:复制

  

  

  解释:当BORDER_REPLICATE时,代表只复制边界。

  当left=5,bottom =5时,

  

  BORDER_TYPE = BORDER_REFLECT_101:

  

  解释:101,已经表明 0不参加反射机制。也即是以第一行为镜面,做反射

  示例代码:

  

import cv2
pic_path = r'F:\temp\temp_0807\diff\coco_0717\JPEGImages\000000049901.jpg'
img = cv2.imread(pic_path)
tar_img = cv2.copyMakeBorder(img,0,50,0,50,cv2.BORDER_CONSTANT,value=[0,0,0])
cv2.imwrite(pic_path,tar_img)

  原文链接:https://jingyan.baidu.com/article/e73e26c096074e24adb6a736.html

  原文链接:https://blog.csdn.net/zhangping1987/article/details/51141658

python-----opencv图像边界扩充的更多相关文章

  1. Python OpenCV 图像相识度对比

    强大的openCV能做什么我就不啰嗦,你能想到的一切图像+视频处理. 这里,我们说说openCV的图像相似度对比, 嗯,说好听一点那叫图像识别,但严格讲, 图像识别是在一个图片中进行类聚处理,比如图片 ...

  2. 基于Python & Opencv 图像-视频-处理算法

    Alg1:图像数据格式之间相互转换.png to .jpg(其他的请举一反三) import cv2 import glob def png2jpg(): images = glob.glob('*. ...

  3. python+opencv 图像预处理

    一 python 生成随机字符串序列+ 写入到图片上 from PIL import Image,ImageDraw,ImageFont import numpy as np import rando ...

  4. python Opencv图像基础操作

    读取并显示图像 如果读取图像首先要导入OpenCV包,方法为: import cv2 读取并显示图像 img = cv2.imread("C:\test1.jpg") OpenCV ...

  5. Python中图像的缩放 resize()函数的应用

    cv2.resize(src, dsize[, dst[, fx[, fy[, interpolation]]]]) -> dst 参数说明: src - 原图 dst - 目标图像.当参数ds ...

  6. opencv —— copyMakeBorder 扩充图像边界

    扩充图像边界:copyMakeBorder 函数 在图像处理过程中,因为卷积算子有一定大小,所以就会导致图像一定范围的边界不能被处理,这时就需要将边界进行适当扩充. void copyMakeBord ...

  7. [OpenCV]拓展图像边界

    图像处理中经常遇到使用当前像素邻的像素来计算当前像素位置的某些属性值,这样就会导致边界像素处越界访问,一般有两种方法解决这种问题:只对不越界的像素进行处理:对图像边界进行拓展,本文主要介绍如何使用Op ...

  8. Python+OpenCV图像处理(十二)—— 图像梯度

    简介:图像梯度可以把图像看成二维离散函数,图像梯度其实就是这个二维离散函数的求导. Sobel算子是普通一阶差分,是基于寻找梯度强度.拉普拉斯算子(二阶差分)是基于过零点检测.通过计算梯度,设置阀值, ...

  9. Python+OpenCV图像处理(十一)—— 图像金字塔

    简介:图像金字塔是图像中多尺度表达的一种,最主要用于图像的分割,是一种以多分辨率来解释图像的有效但概念简单的结构.简单来说,图像金字塔就是用来进行图像缩放的. 进行图像缩放可以用图像金字塔,也可以使用 ...

随机推荐

  1. axios发了两次请求

    一.问题描述 用axios发post请求,却出现了options请求和post请求,options请求哪里来的? 二.问题分析 1.先温习一下跨域的知识 2.axios默认类型是Content-Typ ...

  2. bootstrap模态框怎么传递参数

    bootstrap参数传递可以用 data-参数名 <!DOCTYPE html> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml&qu ...

  3. html div高度100%无效

    移动端相关: div高度继承自父元素——>body——>html 解决方案: html,body { height: 100%;margin: 0; padding: 0;} 然后对应的d ...

  4. PMP备考笔记--1.1

    题型 200道中英文单选题 基本概念题(%10) 过程工具/技术和输入输出题ITTO (%10) 情景题(%70) 计算题(3-5道题) 图 pmp四大挑战 试卷100页,题干长,阅读量大,考试4个小 ...

  5. Netty学习笔记(四)——实现dubbo的rpc

    1.rpc基本介绍 RPC ( Remote Procedure Call) -远程过程调用,是一个计算机通信协议.该协议允许运行于一台计算机的程序调用另一台计算机的子程序,两个或多个应用程序分布不同 ...

  6. python 爬虫实例(二)

    环境: OS:Window10 python:3.7 描述 打开下面的网址,之后抓取其中的图片 https://music.163.com/#/artist/album?id=101988&l ...

  7. 乐字节Java|封装JavaBean、继承与权限修饰

    本文继续讲Java封装.上一篇:乐字节Java|GC垃圾回收机制.package和import语句 这次讲述JavaBean.继承与权限修饰 一. 封装javaBean 封装(Encapsulatio ...

  8. PHP中文名加密

    <?php function encryptName($name) { $encrypt_name = ''; //判断是否包含中文字符 if(preg_match("/[\x{4e0 ...

  9. [转帖]iis最大并发连接数、队列长度、最大并发线程数、最大工作进程数

    iis最大并发连接数.队列长度.最大并发线程数.最大工作进程数 2018-10-17 12:49:03 牛兜兜 阅读数 2952   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议 ...

  10. C++ enable_if 模板特化实例(函数返回值特化、函数参数特化、模板参数特化、模板重载)

    1. enable_if 原理 关于 enable_if 原理这里就不细说了,网上有很多,可以参考如下教程,这里只讲解用法实例,涵盖常规使用全部方法. 文章1 文章2 文章3 1. 所需头文件 #in ...