opencv中边界处理方式

OpenCV中处理图像边界时，通常采用在源图像周围添加虚拟像素的方法。这样可以解决缺少相邻像素点的边缘像素点（即边界）计算出一个有效结果的问题。在没有公认方法的情况下，一般通过自定义的方式在某一场景中处理问题。另外，OpenCV提供了`borderInterpolate()`函数来计算一个维度上的外推，该函数的输入是一个坐标p、一个长度len（关联方向上的图像的实际大小）以及一个边界类型。例如，在混合的边界条件下计算一个特定像素的值，在一维中使用`cv::BORDER_REFLECT_101`，在另一个维度中使用`cv::BORDER_WRAP`，可以使用以下代码实现：

int nRow = cv::borderInterpolate(100, srcImg.rows, cv::BORDER_REFLECT_101);
int nCol = cv::borderInterpolate(-6, srcImg.cols, cv::BORDER_WRAP);
cv::Vec3b val = srcImg.at<cv::Vec3b>(nRow, nCol);