1#各个边界需要填充的值2top_size,bottom_size,left_size,right_size=(50,50,50,50)3#复制法4replicate=cv.copyMakeBorder(img,top_size,bottom_size,left_size,right_size,borderType=cv.BORDER_REPLICATE)5#反射法6reflect=cv.copyMakeBorder(img,top_size,bottom_size,left_size,right_size,cv.BORDER_REFLECT...
作为Comate,我很乐意帮助你理解cv2.copymakeborder函数。下面是对该函数的详细解释和使用示例: 1. cv2.copymakeborder函数的作用cv2.copymakeborder函数是OpenCV库中的一个函数,用于在图像周围添加边框。这在图像处理中非常有用,比如当你需要调整图像尺寸以符合某些处理要求,或者在图像拼接时需要对齐图像尺寸时。
# 填充函数cv2.copyMakeBorder(输入图像,填充多少,borderType=填充方法) # 复制 img1 = cv2.copyMakeBorder(img,top_size,bottom_size,left_size,right_size,borderType=cv2.BORDER_REPLICATE) # 反射 img2 = cv2.copyMakeBorder(img,top_size,bottom_size,left_size,right_size,borderType=cv2.BORDER_REFLECT) #...
cv2.BORDER_REPLICATE 重复最后一个元素。例如: aaaaaa| abcdefgh|hhhhhhh 41 cv2.BORDER_WRAP : cdefgh| abcdefgh|abcdefg value 边界颜色,边界的类型是 cv2.BORDER_CONSTANT时适用。 BLUE=[255,0,0]img1=cv2.imread('opencv_logo.png')replicate=cv2.copyMakeBorder(img1,10,10,10,10,cv2.BORDER_REPLICAT...
边界类型需要插值则调用 copyMakeBorder_8u; 边界为常量则调用 copyMakeConstBorder_8u。 CV_INSTRUMENT_REGION() 属于 OpenCV 性能测试系统的实现工具框架。 首先 CV_Assert 检查输入参数是否合法。CV_OCL_RUN 在第一个参数满足条件时调用 OpenCL 的实现。_InputArray::getMat ...
python opencv 目录 1.画图 3.roi区域 4. 批量resize 5. cv2.copyMakeBorder 1.画图 importcv2importnumpyasnpdefdrew(): pic = np.zeros([512,512,3])#定义一个像素长宽分别为512/512,通道为3层的画布# 直线(参数分别为:画布名称,起点坐标,终点坐标,颜色,线宽)cv2.line(pic, (256,512), (256,0),...
1、OpenCV-Python读取显示图片 importcv2as cv # 打印OpenCV版本 print(cv.__version__) # 加载彩色灰度图像 img = cv.imread('111.jpg', 0) # 显示图像cv.imshow('image', img) # 等待按键,使得窗口可以被关闭 cv.waitKey(0) # 关闭所有打开的窗口 ...
importcv2ascvimportnumpyasnpif__name__ =="__main__": img = cv.imread('./imag_in_save/open_class.png') cv.namedWindow('imag', cv.WINDOW_NORMAL) cv.resizeWindow('imag',500,500) img = cv.copyMakeBorder(img,20,20,20,20, cv.BORDER_CONSTANT, value=[2,83,13])# 添加边框cv.imshow...
import cv2 as cv import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt BLUE = [255,0,0] img1 = cv.imread('opencv-logo.png') replicate = cv.copyMakeBorder(img1,10,10,10,10,cv.BORDER_REPLICATE) reflect = cv.copyMakeBorder(img1,10,10,10,10,cv.BORDER_REFLECT) reflect101 = cv.copy...
img =CV2.imread("cat.jpg") #获取像素值 px = img[200,200] print(px) 代码为查看图像坐标(200,200)处的像素值,我们来看结果: 在之前的教程中我们谈到,OpenCV对于图像的读取并非是RGB通道,而是BGR通道,那么程序输出的[178,189,186]则分别对应于BGR的像素,我们可以进行验证: ...