python-----opencv图像边界扩充

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:	emp	emp_0807diffcoco_0717JPEGImages00000049901.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