函式原型
void copyMakeBorder(InputArray src, OutputArray dst,
int top, int bottom, int left, int right,
int borderType, const Scalar& value = Scalar() );
引數說明
- InputArray型別的src，輸入影像，如Mat型別，
- OutputArray型別的dst，輸出影像，
- int型別的top，表示向上擴展多少像素，
- int型別的bottom，表示向下擴展多少像素，
- int型別的left，表示向左擴展多少像素，
- int型別的right，表示向右擴展多少像素，
- int型別的borderType，推斷影像邊緣像素的邊界模式，
- const Scalar&型別的value，有默認值Scalar()，即0，
測驗代碼
#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;
}
// 影像邊界處理
cv::Mat image_make_border(cv::Mat &src)
{
int w = cv::getOptimalDFTSize(src.cols); // 獲取DFT變換的最佳寬度
int h = cv::getOptimalDFTSize(src.rows); // 獲取DFT變換的最佳高度
cv::Mat padded;
// 常量法擴充影像邊界，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;
}
測驗效果
上圖展示了4種不同的影像擴展方案：CONSTANT就不多說了，常數擴展，第八個引數設定為255，那就擴展的資料全是255；圖1是REPLICATE擴展，最邊緣的資料是什么，那么下面那一列或者行都是這個資料，圖中看出來就是一條條豎線；圖2是WRAP擴展，把另一頭的資料拿到下面來補上，有點類似于周期性的感覺；圖3是REFLECT擴展，將影像下方資料鏡像反轉，對稱式填充，從圖中可以看出來；圖4是REFLECT101，顧名思義，0不動，只對稱1，和圖3不一樣的地方在于，它把最邊緣的那一行資料作為軸線，不參與翻轉，也就是從次邊緣開始對稱填充~
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