机器学习进阶-图像基本操作-边界补全操作 1.cv2.copyMakeBoder(img, top_size, bottom_size, left_size, right_size, cv2.BORDER_REPLICATE) 进行边界的补零操作 2.cv2.BORDER_REPLICATE(边界补零复制操作)...
1.cv2.copyMakeBoder(img, top_size, bottom_size, left_size, right_size, cv2.BORDER_REPLICATE)
参数说明: img表示需要补零的图片, top_size, bottom_size, left_size, right_size表示需要补零的尺寸, cv2.BORDER_REPLICATE表示补零的方式,这个是复制
2. 补零的方式说明
cv2.BORDER_REPLICATE: 进行复制的补零操作, 只对边缘的点进行复制,然后该列上的点都是这些
cv2.BORDER_REFLECT: 进行翻转的补零操作,举例只对当前对应的边缘 gfedcba|abcdefgh|hgfedcb
cv2.BORDER_REFLECT_101: 进行翻转的补零操作, gfedcb|abcdefgh|gfedcb
cv2.BORDER_WRAP: 进行上下边缘调换的外包复制操作 bcdegh|abcdefgh|abcdefg
代码:
import cv2
img = cv2.imread('cat.jpg')
top_size, bottom_size, left_size, right_size = (50, 50, 50, 50)
# REPLICATE: 复制最边缘上的一个点,所有的维度都使用当前的点
REPLICATE = cv2.copyMakeBorder(img, top_size, bottom_size, left_size, right_size, cv2.BORDER_REPLICATE)

# REFLECT: 进行翻转,即 gfedcba|abcdefgh|hgfedcb, 对于两侧的数据而言
REFLECT = cv2.copyMakeBorder(img, top_size, bottom_size, left_size, right_size, cv2.BORDER_REFLECT)

# REFLECT_101: 进行按中间值翻转 gfedcb|abcdefgh|gfedcb
REFLECT_101 = cv2.copyMakeBorder(img, top_size, bottom_size, left_size, right_size, cv2.BORDER_REFLECT_101)

# WRAP: 外包装法 bcdefgh|abcdefgh|abcdefg, 相当于进行了上下的复制
WRAP = cv2.copyMakeBorder(img, top_size, bottom_size, left_size, right_size, cv2.BORDER_WRAP)

# CONST:进行常熟的补全操作, value=0,表示使用0进行补全操作
CONST = cv2.copyMakeBorder(img, top_size, bottom_size, left_size, right_size, cv2.BORDER_CONSTANT, value=0)

import matplotlib.pyplot as plt plt.subplot(231)
plt.imshow(img), plt.title('ORIGINAL')
plt.subplot(232)
plt.imshow(REPLICATE), plt.title('REPLICATE')
plt.subplot(233)
plt.imshow(REFLECT), plt.title('REFLECT')
plt.subplot(234)
plt.imshow(REFLECT_101), plt.title('REFLECT_101')
plt.subplot(235)
plt.imshow(WRAP), plt.title('WRAP')
plt.subplot(236)
plt.imshow(CONST), plt.title('CONSTANT')
plt.show()

机器学习进阶-图像基本操作-边界补全操作 1.cv2.copyMakeBoder(img, top_size, bottom_size, left_size, right_size, cv2.BORDER_REPLICATE) 进行边界的补零操作 2.cv2.BORDER_REPLICATE(边界补零复制操作)...的更多相关文章
- 机器学习进阶-图像基本操作-数值计算 1.cv2.add(将图片进行加和) 2.cv2.resize(图片的维度变换) 3.cv2.addWeighted(将图片按照公式进行重叠操作)
1.cv2.add(dog_img, cat_img) # 进行图片的加和 参数说明: cv2.add将两个图片进行加和,大于255的使用255计数 2.cv2.resize(img, (500, ...
- 机器学习进阶-图像基本操作-图像数据读取 1.cv2.imread(图片读入) 2.cv2.imshow(图片展示) 3.cv2.waitKey(图片停留的时间) 4.cv2.destroyAllWindows(清除所有的方框界面) 5.cv2.imwrite(对图片进行保存)
1. cv2.imread('cat.jpg', cv2.IMGREAD_GRAYSCALE) # 使用imread读入图像(BGR顺序), 使用IMGREAD_GRAYSCALE 使得读入的图片为 ...
- 机器学习进阶-图像特征sift-SIFT特征点 1.cv2.xfeatures2d.SIFT_create(实例化sift) 2. sift.detect(找出关键点) 3.cv2.drawKeypoints(画出关键点) 4.sift.compute(根据关键点计算sift向量)
1. sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create() 实例化 参数说明:sift为实例化的sift函数 2. kp = sift.detect(gray, None) 找出 ...
- 机器学习进阶-图像形态学操作-梯度运算 cv2.GRADIENT(梯度运算-膨胀图像-腐蚀后的图像)
1.op = cv2.GRADIENT 用于梯度运算-膨胀图像-腐蚀后的图像 梯度运算:表示的是将膨胀以后的图像 - 腐蚀后的图像,获得了最终的边缘轮廓 代码: 第一步:读取pie图片 第二步:进行腐 ...
- 机器学习进阶-图像形态学操作-膨胀操作 1.cv2.dilate(进行膨胀操作)
1.cv2.dilate(src, kernel, iteration) 参数说明: src表示输入的图片, kernel表示方框的大小, iteration表示迭代的次数 膨胀操作原理:存在一个ke ...
- 机器学习进阶-图像形态学操作-腐蚀操作 1.cv2.erode(进行腐蚀操作)
1.cv2.erode(src, kernel, iteration) 参数说明:src表示的是输入图片,kernel表示的是方框的大小,iteration表示迭代的次数 腐蚀操作原理:存在一个ker ...
- 机器学习进阶-图像形态学操作-开运算与闭运算 1.cv2.morphologyEx(进行各类形态学变化) 2.op=cv2.MORPH_OPEN(先腐蚀后膨胀) 3.op=cv2.MORPH_CLOSE(先膨胀后腐蚀)
1.cv2.morphologyEx(src, op, kernel) 进行各类形态学的变化 参数说明:src传入的图片,op进行变化的方式, kernel表示方框的大小 2.op = cv2.MO ...
- 机器学习进阶-图像特征harris-角点检测 1.cv2.cornerHarris(进行角点检测)
1.cv2.cornerHarris(gray, 2, 3, 0.04) # 找出图像中的角点 参数说明:gray表示输入的灰度图,2表示进行角点移动的卷积框,3表示后续进行梯度计算的sobel算子 ...
- 机器学习进阶-图像金字塔与轮廓检测-模板匹配(单目标匹配和多目标匹配)1.cv2.matchTemplate(进行模板匹配) 2.cv2.minMaxLoc(找出矩阵最大值和最小值的位置(x,y)) 3.cv2.rectangle(在图像上画矩形)
1. cv2.matchTemplate(src, template, method) # 用于进行模板匹配 参数说明: src目标图像, template模板,method使用什么指标做模板的匹配 ...
随机推荐
- 服务网关zuul之二:过滤器--请求过滤执行过程(源码分析)
Zuul的核心是一系列的过滤器,这些过滤器可以完成以下功能: 身份认证与安全:识别每个资源的验证要求,并拒绝那些与要求不符的请求. 审查与监控:在边缘位置追踪有意义的数据和统计结果,从而带来精确的生成 ...
- spring4.0之九:websocket简单应用
Spring 4.0的一个最大更新是增加了websocket的支持.websocket提供了一个在web应用中的高效.双向的通讯,需要考虑到客户端(浏览器)和服务器之间的高频和低延时消息交换.一般的应 ...
- mysql锁文章
http://www.genshuixue.com/i-cxy/p/15285416 http://blog.csdn.net/hw_libo/article/details/39080809 htt ...
- 基础 - #pragma pack (n) 设置对齐方式
// pragma_pack.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" #include <windows.h> #inc ...
- [UE4]C++中的注释
- win7运行bat文件 一闪而过 解决 必须要将生成器放在C盘等没有中文的目录里
1.在*.bat所在的文件夹按住shift 键然后鼠标右键,选择“在此处打开命令窗口”, 2.输入bat文件名称然后回车 这样就不会自动消失(只在win7 x64 上尝试过)
- Linux下rz,sz与ssh的配合使用
Linux下rz,sz与ssh的配合使用 一般来说,linux服务器大多是通过ssh客户端来进行远程的登陆和管理的,使用ssh登陆linux主机以后,如何能够快速的和本地机器进行文件的交互呢,也就是上 ...
- c#数组用法
随机数: string[] str = new string[4]{"a","b","c","d"} Readom r ...
- jscs sublime 插件配置 .jscsrc 文件
{ "disallowEmptyBlocks": true, "disallowKeywordsOnNewLine": ["else", & ...
- MapReduce源码刨析
MapReduce编程刨析: Map map函数是对一些独立元素组成的概念列表(如单词计数中每行数据形成的列表)的每一个元素进行指定的操作(如把每行数据拆分成不同单词,并把每个单词计数为1),用户可以 ...