如何分析cv2.copyMakeBorder，针对这个问题，这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答，希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。

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图像涉及卷积运算时，经常要用到0填充，0填充就是一种特殊的边缘填充，opencv-python库中用的就是copyMakeBorder()函数，这个函数有多种填充方式。

原图：

用cv2.BORDER_REPLICATE填充，重复最后一个像素，代码及效果：

img2 = cv2.copyMakeBorder(img1,200,200,200,200,cv2.BORDER_REPLICATE)
#调整绘制尺寸
plt.figure(figsize=(5,5))
plt.imshow(img2,interpolation='bicubic')

使用cv2.BORDER_REFLECT填充，边界元素的镜像：

img3 = cv2.copyMakeBorder(img1,200,200,200,200,cv2.BORDER_REFLECT)

用cv2.BORDER_REFLECT_101填充，跟cv2.BORDER_REFLECT类似：

img3 = cv2.copyMakeBorder(img1,200,200,200,200,cv2.BORDER_REFLECT_101)

肉眼看不出多大区别，但两幅图像作差，可以看出还是不一样的：

plt.imshow(img4-img3,interpolation='bicubic')

具体有什么差别，知道的可以告诉我啊。

用cv2.BORDER_WRAP填充：

img5 = cv2.copyMakeBorder(img1,200,200,200,200,cv2.BORDER_WRAP)

用cv2.BORDER_CONSTANT填充，添加一个指定值的边界，默认是黑色：

img6 = cv2.copyMakeBorder(img1,10,10,10,10,cv2.BORDER_CONSTANT)
#添加红色边界
#RED = [255,0,0]
#img6 = cv2.copyMakeBorder(img1,10,10,10,10,cv2.BORDER_CONSTANT,value=RED)

关于如何分析cv2.copyMakeBorder问题的解答就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，如果你还有很多疑惑没有解开，可以关注创新互联行业资讯频道了解更多相关知识。

文章标题：如何分析cv2.copyMakeBorder
新闻来源：http://csdahua.cn/article/jhhoge.html