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OpenCV提供了cv2.copyMakeBorder()函数来进…

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Padding是指在图像周围添加额外的像素以扩展图像的尺寸或满足某些算法如卷积的要求。

OpenCV提供了cv2.copyMakeBorder()函数来进行边界填充。

top,

right分别表示在图像的顶部、底部、左侧和右侧添加的像素数。

borderType边界类型决定了如何填充边界像素。

OpenCV提供了以下几种边界类型

cv2.BORDER_CONSTANT使用常数值填充边界。

cv2.BORDER_REFLECT边界像素是源图像边界像素的镜像反射。

cv2.BORDER_REFLECT_101或cv2.BORDER_DEFAULT与cv2.BORDER_REFLECT类似但稍有不同。

cv2.BORDER_REPLICATE使用源图像边界像素的值填充边界。

cv2.BORDER_WRAP将源图像边界像素的值进行环绕填充。

value当borderType为cv2.BORDER_CONSTANT时需要指定填充的常数值。

下面是一个使用cv2.copyMakeBorder()进行边界填充的示例

import

cv2.imread(path_to_your_image.jpg)#

定义边界宽度和类型

cv2.destroyAllWindows()在这个示例中我们在图像的四个方向上都添加了50个像素的黑色边界。

你可以根据需要调整边界宽度、边界类型和填充值。

边界填充在图像处理中常用于准备图像数据以进行卷积、池化等操作或者在图像拼接、图像扩展等场景中也非常有用。

改变图片大小

函数用于调整图像的尺寸。

这个函数可以增大或减小图像的宽度和高度并且可以选择不同的插值方法来决定如何计算新的像素值。

cv2.resize()

interpolationcv2.INTER_LINEAR)参数说明

(width,

和原始图像的高度计算。

interpolation插值方法决定如何计算新的像素值。

常用的插值方法包括

cv2.INTER_NEAREST最近邻插值。

cv2.INTER_LINEAR双线性插值默认。

cv2.INTER_CUBIC双三次插值。

cv2.INTER_AREA像素区域关系插值用于缩小图像。

cv2.INTER_LANCZOS4Lanczos插值。

cv2.resize()

cv2.imread(path_to_your_image.jpg)#

new_size

interpolationcv2.INTER_LINEAR)#

cv2.imshow(Original

cv2.destroyAllWindows()在这个例子中cv2.resize()

800x600

像素并使用双线性插值cv2.INTER_LINEAR来计算新的像素值。

你可以根据需要调整输出图像的尺寸和插值方法。