python 邊緣擴(kuò)充方式的實(shí)現(xiàn)示例
本文主要介紹了python 邊緣擴(kuò)充方式的實(shí)現(xiàn)示例,具體如下:
import cv2 # big_pad=True:當(dāng)目標(biāo)圖像高和寬均大于原圖時(shí),進(jìn)行邊緣填充 # big_pad=False:按照目標(biāo)尺寸的最小縮放比例,先縮放,再進(jìn)行邊緣填充 # borderType=cv2.BORDER_CONSTANT:表示常量填充,borderValue為填充常量0~255(黑~白) # borderType=cv2.BORDER_REPLICATE:邊界復(fù)制填充 # borderType=cv2.BORDER_REFLECT:邊界反射填充 # borderType=cv2.BORDER_WRAP:邊框包裝填充 def image_padding(image, target_shape, big_pad=True, borderType=cv2.BORDER_REFLECT, borderValue=(0, 0, 0)): # 目標(biāo)尺寸大小 ph, pw = target_shape # 原始圖片尺寸 h, w, _ = image.shape if big_pad and ph > h and pw > w: # 以原圖為中心進(jìn)行邊緣填充 top = bottom = (ph - h) // 2 # 獲取上、下填充尺寸 top += (ph - h) % 2 # 為保證目標(biāo)大小,無法整除則上+1 left = right = (pw - w) // 2 left += (pw - w) % 2 # 為保證目標(biāo)大小,同理左上+1 image_padded = cv2.copyMakeBorder(image, top, bottom, left, right, borderType=borderType, value=borderValue) else: # 最小比例縮放填充(大尺寸:高/寬比例變化較大的將被填充,小尺寸反之) # 計(jì)算縮放后圖片尺寸 scale = min(pw/w, ph/h) # 獲取高/寬變化最小比例 nw, nh = int(scale * w), int(scale * h) # 對原圖按照目標(biāo)尺寸的最小比例進(jìn)行縮放 img_resized = cv2.resize(image, (nw, nh)) top = bottom = (ph - nh) // 2 # 獲取上、下填充尺寸 top += (ph - nh) % 2 # 為保證目標(biāo)大小,無法整除則上+1 left = right = (pw - nw) // 2 left += (pw - nw) % 2 # 為保證目標(biāo)大小,同理左上+1 image_padded = cv2.copyMakeBorder(img_resized, top, bottom, left, right, borderType=borderType, value=borderValue) return image_padded if __name__ == "__main__": path = './2_2.png' img = cv2.imread(path) img_pad = image_padding(img, (640,640)) cv2.imwrite('./1_BORDER_WRAP.png',img_pad) # cv2.imwrite('./1_.png',img_pad[64:576,64:576])
原圖
BORDER_WRAP
REFLECT
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