opencv wrap

代码中的`cv2.copyMakeBorder`函数是用来给图像添加边框的函数。在例子中，`wrap`参数使用了`cv2.BORDER_WRAP`，它是一种外包装法，即用另一边的像素填充，形成无缝的边框效果。在这里，边框的厚度是通过设置`t_s,b_s,l_s,r_s`变量来控制的。通过这种方式，可以在图像周围添加边框来实现不同的效果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [OpenCV的一些基本操作（二）](https://blog.csdn.net/m0_64609927/article/details/125319340)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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相关问题

opencv wrap

引用中提到了opencv的`copyMakeBorder`函数，其中`wrap`是一种边界填充方法。在这种方法下，图像的边界会用另一边的像素进行填充。具体来说，对于水平方向的像素填充，右边的像素将会填充到左边，而左边的像素将会填充到右边。对于垂直方向的像素填充，底部的像素将会填充到顶部，而顶部的像素将会填充到底部。这样就形成了一种循环填充的效果。

引用中还提到了`resize`函数，可以用来调整图像的大小。在这个例子中，`img`经过了缩小操作，而`img1`经过了放大操作。然后通过`addWeighted`函数将两个图像按照一定的权重合并在一起。最后使用`hstack`函数将三个图像水平拼接在一起。

引用中提到了`morphologyEx`函数，其中`open`和`close`分别代表开运算和闭运算。在开运算中，先进行腐蚀操作，然后进行膨胀操作。而在闭运算中，先进行膨胀操作，然后进行腐蚀操作。这两种运算在图像处理中常用于去除小的噪点和连接断开的图像部分。

综上所述，`opencv wrap`是指在opencv中使用的一种边界填充方法，它会循环地使用图像的另一边像素进行填充。同时还介绍了`resize`函数用来调整图像大小，`addWeighted`函数用来合并图像，以及开运算和闭运算函数在图像处理中的应用。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>

opencv边界扩充

OpenCV中的边界扩充可以通过cv2.copyMakeBorder函数实现。该函数的最后一个参数borderType指定了需要填充的边界类型，可以有多种取值。其中一些常见的取值包括：

- cv2.BORDER_CONSTANT：使用固定值填充边界
- cv2.BORDER_REFLECT_101或cv2.BORDER_DEFAULT：使用镜像对称的像素填充边界
- cv2.BORDER_REPLICATE：使用重复最后一个像素的值填充边界
- cv2.BORDER_WRAP：使用镜像填充边界

在代码示例中，通过导入cv2和matplotlib库，读取一张图片作为原图。然后使用cv2.copyMakeBorder函数对图片进行边界扩充，参数设置为20px，表示在上、下、左、右四个方向各扩充20个像素。边界类型选取了cv2.BORDER_REPLICATE。最后打印出原图和扩充边界后的图像的形状。

请注意，OpenCV提供了其他的边界扩充函数，例如cv2.copyMakeBorderWithParams，可以进一步定制填充的方式和参数。此外，在处理图像时，边界扩充通常用于处理卷积运算或图像金字塔等算法中边界像素的处理。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [番外7. 在 Python OpenCV 寻找目标区域以及边缘扩展的解决方案](https://blog.csdn.net/hihell/article/details/119765599)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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