做深度学习图像数据集时,有时候需要调整一张图片的长和宽。如果直接使用cv2.resize
函数会造成图像扭曲失真,因此我们可以采取填充图像短边的方法解决这个问题。cv2.copyMakeBorder
函数提供了相关操作。本篇博客详细介绍了cv2.copyMakeBorder
使用方法,并给出了代码示例。
def copyMakeBorder(
src: Any,
top: int,
bottom: int,
left: int,
right: int,
borderType: int,
dst: Any | None = ...,
value: Any = ...
)
参数 | 意义 |
---|---|
src | 输入图像 |
top | 图像顶部 需要填充的边界宽度(单位:像素) |
bottom | 图像底部 需要填充的边界宽度(单位:像素) |
left | 图像左侧 需要填充的边界宽度(单位:像素) |
right | 图像右侧 需要填充的边界宽度(单位:像素) |
borderType | 填充类型 |
dst | 输出图像。Python借口一般不用这个参数。 |
value | 常量填充是给定的颜色常量值。[0,255] |
填充类型 | 解释 |
---|---|
cv2.BORDER_CONSTANT | 常数填充:|oooo|abcd|oooo| |
cv2.BORDER_ISOLATED | 使用黑色像素进行填充,同:cv2.BORDER_CONSTANT 类型且value=0 |
cv2.BORDER_REFLECT | 从外向内取图像边缘的像素填充:|dcba|abcd|dcba| |
cv2.BORDER_REFLECT101 | 反射填充的另一种情况,跳过原图边上的一个像素值:|dcb|abcd|cba| |
cv2.BORDER_REFLECT_101 | 同cv2.BORDER_REFLECT101 |
cv2.BORDER_DEFAULT | 同cv2.BORDER_REFLECT101 |
cv2.BORDER_REPLICATE | 复制图像最边上的像素进行填充:|aaaa|abcd|dddd| |
cv2.BORDER_TRANSPARENT | 这个类型在新的OpenCV4中已经被取消 |
cv2.BORDER_WRAP | 在图像对侧从外向内取图像边缘的像素填充:|dcba|abcd|abcd| |
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
lenna = cv2.imread(filename="Lenna.png", flags=cv2.IMREAD_ANYCOLOR)
lenna_constant = cv2.copyMakeBorder(src=lena, top=10, bottom=10, left=20, right=30, borderType=cv2.BORDER_CONSTANT, value=0)
lenna_default = cv2.copyMakeBorder(src=lena, top=10, bottom=10, left=20, right=30, borderType=cv2.BORDER_DEFAULT)
lenna_isolated = cv2.copyMakeBorder(src=lena, top=10, bottom=10, left=20, right=30, borderType=cv2.BORDER_ISOLATED)
lenna_reflect = cv2.copyMakeBorder(src=lena, top=10, bottom=10, left=20, right=30, borderType=cv2.BORDER_REFLECT)
lenna_reflect101 = cv2.copyMakeBorder(src=lena, top=10, bottom=10, left=20, right=30, borderType=cv2.BORDER_REFLECT101)
lenna_reflect_101 = cv2.copyMakeBorder(src=lena, top=10, bottom=10, left=20, right=30, borderType=cv2.BORDER_REFLECT_101)
lenna_replicate = cv2.copyMakeBorder(src=lena, top=10, bottom=10, left=20, right=30, borderType=cv2.BORDER_REPLICATE)
lenna_wrap = cv2.copyMakeBorder(src=lena, top=10, bottom=10, left=20, right=30, borderType=cv2.BORDER_WRAP)
fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(3, 3, 1)
ax1.axes.xaxis.set_visible(b=False)
ax1.axes.yaxis.set_visible(b=False)
ax1.spines["top"].set_visible(b=False)
ax1.spines["bottom"].set_visible(b=False)
ax1.spines["right"].set_visible(b=False)
ax1.spines["left"].set_visible(b=False)
ax1.set_title(label="original Lenna")
ax1.imshow(cv2.cvtColor(src=lenna, code=cv2.COLOR_BGR2RGB))
ax2 = fig.add_subplot(3, 3, 2)
ax2.axes.xaxis.set_visible(b=False)
ax2.axes.yaxis.set_visible(b=False)
ax2.spines["top"].set_visible(b=False)
ax2.spines["bottom"].set_visible(b=False)
ax2.spines["right"].set_visible(b=False)
ax2.spines["left"].set_visible(b=False)
ax2.set_title(label="cv2.BORDER_CONSTANT")
ax2.imshow(cv2.cvtColor(src=lenna_constant, code=cv2.COLOR_BGR2RGB))
ax3 = fig.add_subplot(3, 3, 3)
ax3.axes.xaxis.set_visible(b=False)
ax3.axes.yaxis.set_visible(b=False)
ax3.spines["top"].set_visible(b=False)
ax3.spines["bottom"].set_visible(b=False)
ax3.spines["right"].set_visible(b=False)
ax3.spines["left"].set_visible(b=False)
ax3.set_title(label="cv2.BORDER_DEFAULT")
ax3.imshow(cv2.cvtColor(src=lenna_default, code=cv2.COLOR_BGR2RGB))
ax4 = fig.add_subplot(3, 3, 4)
ax4.axes.xaxis.set_visible(b=False)
ax4.axes.yaxis.set_visible(b=False)
ax4.spines["top"].set_visible(b=False)
ax4.spines["bottom"].set_visible(b=False)
ax4.spines["right"].set_visible(b=False)
ax4.spines["left"].set_visible(b=False)
ax4.set_title(label="cv2.BORDER_ISOLATED")
ax4.imshow(cv2.cvtColor(src=lenna_isolated, code=cv2.COLOR_BGR2RGB))
ax5 = fig.add_subplot(3, 3, 5)
ax5.axes.xaxis.set_visible(b=False)
ax5.axes.yaxis.set_visible(b=False)
ax5.spines["top"].set_visible(b=False)
ax5.spines["bottom"].set_visible(b=False)
ax5.spines["right"].set_visible(b=False)
ax5.spines["left"].set_visible(b=False)
ax5.set_title(label="cv2.BORDER_REFLECT")
ax5.imshow(cv2.cvtColor(src=lenna_reflect, code=cv2.COLOR_BGR2RGB))
ax6 = fig.add_subplot(3, 3, 6)
ax6.axes.xaxis.set_visible(b=False)
ax6.axes.yaxis.set_visible(b=False)
ax6.spines["top"].set_visible(b=False)
ax6.spines["bottom"].set_visible(b=False)
ax6.spines["right"].set_visible(b=False)
ax6.spines["left"].set_visible(b=False)
ax6.set_title(label="cv2.BORDER_REFLECT101")
ax6.imshow(cv2.cvtColor(src=lenna_reflect101, code=cv2.COLOR_BGR2RGB))
ax7 = fig.add_subplot(3, 3, 7)
ax7.axes.xaxis.set_visible(b=False)
ax7.axes.yaxis.set_visible(b=False)
ax7.spines["top"].set_visible(b=False)
ax7.spines["bottom"].set_visible(b=False)
ax7.spines["right"].set_visible(b=False)
ax7.spines["left"].set_visible(b=False)
ax7.set_title(label="cv2.BORDER_REFLECT_101")
ax7.imshow(cv2.cvtColor(src=lenna_reflect_101, code=cv2.COLOR_BGR2RGB))
ax8 = fig.add_subplot(3, 3, 8)
ax8.axes.xaxis.set_visible(b=False)
ax8.axes.yaxis.set_visible(b=False)
ax8.spines["top"].set_visible(b=False)
ax8.spines["bottom"].set_visible(b=False)
ax8.spines["right"].set_visible(b=False)
ax8.spines["left"].set_visible(b=False)
ax8.set_title(label="cv2.BORDER_REPLICATE")
ax8.imshow(cv2.cvtColor(src=lenna_replicate, code=cv2.COLOR_BGR2RGB))
ax9 = fig.add_subplot(3, 3, 9)
ax9.axes.xaxis.set_visible(b=False)
ax9.axes.yaxis.set_visible(b=False)
ax9.spines["top"].set_visible(b=False)
ax9.spines["bottom"].set_visible(b=False)
ax9.spines["right"].set_visible(b=False)
ax9.spines["left"].set_visible(b=False)
ax9.set_title(label="cv2.BORDER_WRAP")
ax9.imshow(cv2.cvtColor(src=lenna_wrap, code=cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.show()
收集整理和创作不易, 若有帮助, 请帮忙点赞
➕收藏
❤️, 谢谢!✨✨