1.扩充边界 void copyMakeBorder(InuptArray src, OutputArray dst, int top , int bottom, int left, int right, int borderType, const Scalar& value=Scalar()) 该函数是用来扩展一个图像的边界的,第3～6个参数分别为原始图像的上下左右各扩展的像素点的个数,第7个参数表示边界的类型,如果其为BORDER_CONS...
voidcopyMakeBorder(InputArray src,//输入图像OutputArray dst,//输出图像inttop,//上边界添加的像素行数intbottom,//下边界添加的像素行数intleft,//左边界添加的像素列数intright,//右边界添加的像素列数intborderType,//表示边界的类型constScalar& value=Scalar()//表示如果边界的类型是BORDER_CONSTANT时边界的...
copyMakeBorder 函数原型 void copyMakeBorder( const Mat& src, Mat& dst, int top, int bottom, int left, int right, int borderType, const Scalar& value=Scalar() ); 源码在utils.cpp中 添加边框 cv2.copyMakeBorder()用来给图片添加边框,它有下面几个参数: src:要处理的原图 top, bottom, left, right...
如果这个点坐标是负值的话,就表示取核的中心为锚点,所以默认值Point(-1,-1)表示这个锚点在核的中心 而boxFilter函数源码如下: cv::Ptr<cv::FilterEngine> cv::createBoxFilter(int srcType,int dstType, Size ksize, Point anchor,bool normalize,int borderType ) { int sdepth = CV_MAT_DEPTH(srcType); ...
1. cv2.copyMakeBorder() 一个为图像创建边框的函数,通过指定两幅图像,第一幅是源图像,第二幅是扩充之后的图像,同时指明填充方法,这个函数就会将第一幅图像填补后的结果保存在第二幅图像中。 函数使用 代码语言:javascript 复制 cv2.copyMakeBorder(src,# 输入图像 ...
{cout<<"Error opening image"<<endl;returnEXIT_FAILURE;}//优化输入图像大小,对边界补零,便于DFT计算Matpadded;intm=getOptimalDFTSize(I.rows);intn=getOptimalDFTSize(I.cols);copyMakeBorder(I,padded,0,m-I.rows,0,n-I.cols,BORDER_CONSTANT,Scalar::all(0));//图像边界补零imshow("",padded);...
Mat mask_inner =mask(Rect(1,1, mask.cols -2, mask.rows -2));copyMakeBorder(mask_inner, mask,1,1,1,1, BORDER_ISOLATED | BORDER_CONSTANT,Scalar(0)); Rect roi_s =boundingRect(mask);if(roi_s.empty())return;Rectroi_d(p.x - roi_s.width /2, p.y - roi_s.height /2, roi_s...
[INFO] cropping...") stitched = cv2.copyMakeBorder(stitched, 10, 10, 10, 10, cv2.BORDER_CONSTANT, (0, 0, 0)) # convert the stitched image to grayscale and threshold it # such that all pixels greater than zero are set to 255 # (foreground) while all others remain 0 (background)...
copyMakeBorder(image, padded, 0, m-image.rows, 0, n-image.cols, BORDER_CONSTANT,Scalar::all(0));填充0使横纵长度都为2^n。对于一维信号,原DFT直接运算的复杂度是O(N^2),而快速傅里叶变换的复杂度降低到O(Nlog2(N)),假设N为512,足足提高了512/9≈57倍。由DFT的性质知,输入为实信号(图像)的...
stitched=cv2.copyMakeBorder(stitched,2,2,2,cv2.BORDER_CONSTANT,(0,0,0))# 对图像进行灰度化和阈值化 gray=cv2.cvtColor(stitched,cv2.COLOR_BGR2GRAY)thresh=cv2.threshold(gray,0,255,cv2.THRESH_BINARY)[1]# 查找阈值图像的轮廓 cnts=cv2.findContours(thresh.copy(),cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX...