如何分析cv2.copyMakeBorder

如何分析cv2.copyMakeBorder，針對這個問題，這篇文章詳細(xì)介紹了相對應(yīng)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(yùn)算時，經(jīng)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(shù)，這個函數(shù)有多種填充方式。

原圖：

用cv2.BORDER_REPLICATE填充，重復(fù)最后一個像素，代碼及效果：

img2 = cv2.copyMakeBorder(img1,200,200,200,200,cv2.BORDER_REPLICATE)
#調(diào)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(qū)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(rèn)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)

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