函数原型
void copyMakeBorder(InputArray src, OutputArray dst, int top, int bottom, int left, int right, int borderType, const Scalar& value = Scalar() );
参数说明
- InputArray类型的src，输入图像，如Mat类型。
- OutputArray类型的dst，输出图像。
- int类型的top，表示向上扩展多少像素。
- int类型的bottom，表示向下扩展多少像素。
- int类型的left，表示向左扩展多少像素。
- int类型的right，表示向右扩展多少像素。
- int类型的borderType，推断图像边缘像素的边界模式。
- const Scalar&类型的value，有默认值Scalar()，即0。
测试代码
#include<iostream> #include<opencv2/opencv.hpp> #include<ctime> using namespace std; using namespace cv; cv::Mat image_make_border(cv::Mat &src); int main(void) { Mat test = imread("liu.jpg", 0); cv::Mat result=image_make_border(test); imshow("original", test); imshow("result", result/255); waitKey(0); system("pause"); return 0; } // 图像边界处理 cv::Mat image_make_border(cv::Mat &src) { int w = cv::getOptimalDFTSize(src.cols); // 获取DFT变换的最佳宽度 int h = cv::getOptimalDFTSize(src.rows); // 获取DFT变换的最佳高度 cv::Mat padded; // 常量法扩充图像边界，常量 = 0 cv::copyMakeBorder(src, padded, 0, h - src.rows, 0, w - src.cols, cv::BORDER_CONSTANT, cv::Scalar::all(0)); padded.convertTo(padded, CV_32FC1); return padded; }
测试效果
图1 REPLICATE扩充效果
图2 WRAP扩充效果
图3 REFLECT扩充效果
图4 REFLECT101扩充效果
上图展示了4种不同的图像扩展方案：CONSTANT就不多说了，常数扩展，第八个参数设置为255，那就扩展的数据全是255；图1是REPLICATE扩展，最边缘的数据是什么，那么下面那一列或者行都是这个数据，图中看出来就是一条条竖线；图2是WRAP扩展，把另一头的数据拿到下面来补上，有点类似于周期性的感觉；图3是REFLECT扩展，将图像下方数据镜像反转，对称式填充，从图中可以看出来；图4是REFLECT101，顾名思义，0不动，只对称1，和图3不一样的地方在于，它把最边缘的那一行数据作为轴线，不参与翻转，也就是从次边缘开始对称填充~
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