opencv 填充连通 opencv边界填充 边界填充 常见的边界填充,共有5种方式: ORIGINAL 原图 REPLICATE 边缘复制 1111111|102354 REFLECT 反射 654321|123456 REFLECT101 反射1 12345|654321 WRAP 色块平移 123456|123456 CONSTANT 常数 111111|846317 五种方式各自有自己对应的边界填充代码 ### img=cv2.imread('E:\Anaconda...
将边界填充行扩大一些看,便于观察。 copyMakeBorder(myImage, dstMyImage, 5, 5, 5, 5, 3); 1. BORDER_REFLECT_101 = 4 以边界为对称轴反射复制像素,也就是以最边缘像素为轴,对称。 这种方式也是OpenCV边界处理的默认方式:(BORDER_DEFAULT=BORDER_REFLECT_101) 1. 是filter2D,blur,GaussianBlur,bilateralFilte...
borderType表示边界类型,取值如下: · BORDER_REPLICATE:复制法,复制最边缘像素,填充扩充的边界,。中值滤波就是采用的这种方法。 · BORDER_REFLECT_101:反射法,以最边缘像素为轴,对称填充,。这是高斯滤波边界处理的默认方法。 · BORDER_CONSTANT:常量法,以一个常量像素值(参数value)填充扩充的边界。这种方式在仿射...
opencv 之图像的边界填充及一些数据计算 import cv2import matplotlib.pyplot as pltimg = cv2.imread('test.png')a = b = c = d = 50# 这里用a ,b ,c ,d分别表示上下左右要填充的宽度replicate = cv2.copyMakeBorder(img, a, b, c, d, borderType=cv2.BORDER_REPLICATE)reflect = cv2.copyMakeBorder...
主要内容有:边界填充cv2.copyMakeBorder(),数值计算 cv2.add(),改变尺寸 cv2.resize(),图像融合cv2.addWeighted(),图像阈值 cv2.threshold() 在开始之前,我们先导入图像,img中存放我们需要用到的图像。并定义一个图像显示函数,便于接下来画图。 # 导入opencv库 ...
opencv会以原图为基准,逐行处理,先扩展左边界,复制原图数据到目的图像,再扩展右边界。 1 cv::copyMakeBorder(src, dst, extRows, extRows, extCols, extCols, BORDER_REPLICATE);//填充边界函数 二、图像等比缩小 使用函数resize,根据自己的预输入大小等比缩小 1 cv::resize(src, dst,Size(112,112)); 使...
OpenCV 使用cv2.threshold()函数进行阈值化处理,该函数的语法格式为:retval,dst=cv2.threshold(src,...
left:左边边界的宽度 right:右边边界的宽度 borderType:边界填充类型 value :当边界填充类型为BORDER_CONSTANT的时候,用于指定填充颜色 其中borderType有如下参数 实现代码 其中Bitmap与Mat的转换可以参考源码中的utils.cpp #include<jni.h>#include<string>#include"utils.cpp"extern"C"JNIEXPORT jobject JNICALLJava_...
边界填充就是向外填充图片信息,将图片扩大。填充分为上下左右四个方向,所以我们要指定四个方向的填充大小。 python # %% # 导入包 import cv2 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np image = cv2.imread("D:/workSpace/OpenCV/HellOpenCV/Resources/image/cat.png") # 声明填充区域 fill = { ...
在OpenCV中,可以使用函数copyMakeBorder为图像设置边界。 该函数可以为图像定义额外的填充(边框),原始边缘的行或列被复制到额外的边框中。 该函数声明如下: cv.copyMakeBorder(src,top,bottom,left,right,borderType[,dst[,value]]) 其中,参数 src表示输入图像,即原图像; top、bottom、left、right分别表示在原图像的...