cv2.BORDER_REFLECT

时间: 2024-06-03 17:05:42 浏览: 122
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cv2.BORDER_REFLECT是OpenCV中的一个边界填充方式，它会将图像沿着边界进行反射，具体来说就是将边界像镜子一样进行反射填充。这种填充方式可以用于处理图像边缘处的问题，使得处理后的图像边缘更加自然。 在使用cv2.copyMakeBorder()函数时，可以将BORDER_REFLECT作为参数传入，来实现图像的边界反射填充。
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opencv-python图像基本操作1

边界类型包括 cv2.BORDER_REPLICATE（复制法）、cv2.BORDER_REFLECT（反射法）、cv2.BORDER_REFLECT_101（对称反射法）、cv2.BORDER_WRAP（外包装法）和 cv2.BORDER_CONSTANT（常量法）。例如： ...

import numpy as np import pandas as pd import cv2 # 读取csv文件 df = pd.read_csv("3c_left_1-6.csv", header=None) data = df.values # 定义高斯滤波器函数 def gaussian_filter(data, sigma): # 计算高斯核 size = int(sigma * 3) if size % 2 == 0: size += 1 x, y, z = np.meshgrid(np.linspace(-1, 1, size), np.linspace(-1, 1, size), np.linspace(-1, 1, size)) kernel = np.exp(-(x ** 2 + y ** 2 + z ** 2) / (2 * sigma ** 2)) kernel /= kernel.sum() # 使用高斯核进行滤波 filtered_data = np.zeros_like(data) for i in range(data.shape[0]): filtered_data[i] = cv2.filter2D(data[i], -1, kernel, borderType=cv2.BORDER_REFLECT) return filtered_data # 对x、y、z方向上的时序信号分别进行高斯滤波 sigma = 1.5 # 高斯核标准差 filtered_data = np.zeros_like(data) for i in range(data.shape[1]): filtered_data[:, i] = gaussian_filter(data[:, i], sigma) for i in range(data.shape[0]): filtered_data[i] = gaussian_filter(filtered_data[i], sigma) for i in range(data.shape[2]): filtered_data[:, :, i] = gaussian_filter(filtered_data[:, :, i], sigma) # 计算SNR、MSE、PSNR snr = 10 * np.log10(np.sum(data**2) / np.sum((data-filtered_data)**2)) mse = np.mean((data - filtered_data) ** 2) psnr = 10 * np.log10(np.max(data)**2 / mse) print("SNR: {:.2f} dB".format(snr)) print("MSE: {:.2f}".format(mse)) print("PSNR: {:.2f} dB".format(psnr)) # 保存csv文件 df_filtered = pd.DataFrame(filtered_data) df_filtered.to_csv("filtered_data.csv", index=False, header=False)

1. 导入必要的库：numpy、pandas和cv2。 2. 使用pandas的read_csv函数读取名为"3c_left_1-6.csv"的csv文件，并将其转化为numpy数组。 3. 定义一个高斯滤波器函数，该函数用于计算高斯核并在给定数据上进行高斯滤波...

cv2.MORPH_CLOSE

cv2.MORPH_CLOSE 是 ...borderType 表示边界扩展方式，可以是 cv2.BORDER_CONSTANT、cv2.BORDER_REPLICATE、cv2.BORDER_REFLECT、cv2.BORDER_WRAP、cv2.BORDER_REFLECT_101 等；borderValue 表示边界填充的值。

int m_nHeight = 4352, m_nWidth = 4352, m_nCutCols = 25, m_nCutRows = 25; uchar *m_pDefectMap = new uchar[m_nHeight * m_nWidth]; memset(m_pDefectMap, m_nHeight * m_nWidth * sizeof(uchar)); cv::Mat labels, centroids, stats; cv::Mat matDefectMap = cv::Mat(m_nHeight, m_nWidth, CV_8UC1, m_pDefectMap); cv::Mat roi = matDefectMap(cv::Rect(m_nCutCols, m_nCutRows, m_nWidth - 2 * m_nCutCols, m_nHeight - 2 * m_nCutRows)); cv::Mat dst = cv::Mat(cv::Size(roi.cols + 2, roi.rows + 2), CV_8UC1, cv::Scalar(0)); cv::copyMakeBorder(roi, dst, 1, 1, 1, 1, cv::BORDER_REFLECT_101);填充类型无效

根据您提供的代码，我注意到您在使用cv::copyMakeBorder函数时设置了填充类型为cv::BORDER_REFLECT_101，但您认为填充类型无效。 可能的原因是，您传递给cv::copyMakeBorder函数的输入图像roi的数据类型是CV_8UC1，...

cv2.erode()和cv2.dilate()怎么使用

- borderType：表示边缘处理的方式，可以是cv2.BORDER_CONSTANT、cv2.BORDER_REFLECT、cv2.BORDER_REFLECT_101、cv2.BORDER_REPLICATE、cv2.BORDER_WRAP等； - borderValue：表示边缘填充的值，当边缘处理方式为cv2....

def mean_filter(img, ksize): # 获取输入图像的通道数和数据类型 dtype = img.dtype # 创建输出图像 dst = np.empty_like(img) # 计算滤波器的大小和半径 ksize = np.asarray(ksize) krows, kcols = ksize krows2, kcols2 = (krows // 2), (kcols // 2) # 对每个像素进行滤波操作 for y in range(dst.shape[0]): for x in range(dst.shape[1]): # 计算滤波器在当前位置的卷积值 s = 0 for ky in range(krows): for kx in range(kcols): ix = x + kx - kcols2 iy = y + ky - krows2 if 0 <= iy < img.shape[0] and 0 <= ix < img.shape[1]: s += img[iy, ix] # 计算平均值并赋值给输出图像 dst[y, x] = np.round(s / (krows * kcols)).astype(dtype) # 返回输出图像 return dst 优化这个函数

padded_img = cv2.copyMakeBorder(img, krows2, krows2, kcols2, kcols2, cv2.BORDER_REFLECT) kernel = np.ones(ksize, dtype=np.float32) / (krows * kcols) for c in range(img.shape[2]): dst[:,:,c] = np...

cv2.filter2D

- borderType：图像边缘的处理方式，可以是BORDER_DEFAULT、BORDER_CONSTANT、BORDER_REPLICATE、BORDER_REFLECT等。 下面是一个示例代码，用于对图像进行均值滤波： python import cv2 import numpy as np ...

cv2.copyMakeBorder

cv2.BORDER_CONSTANT, cv2.BORDER_REPLICATE, cv2.BORDER_REFLECT) - value: the value of the border pixels (used only for BORDER_CONSTANT) The function returns the image with the added border. This ...

cv2.warpPerspective

- cv2.BORDER_REFLECT：反射边界。 - cv2.BORDER_WRAP：环绕边界。 - borderValue：边界填充的颜色，如果 borderMode 参数为 cv2.BORDER_CONSTANT，则需要指定该参数。 cv2.warpPerspective 函数可以...

cv2.Laplacian

- borderType：像素插值方法，可选值为cv2.BORDER_DEFAULT、cv2.BORDER_CONSTANT、cv2.BORDER_REFLECT、cv2.BORDER_WRAP、cv2.BORDER_REPLICATE或cv2.BORDER_REFLECT_101，默认为cv2.BORDER_DEFAULT。 函数返回输出...

c# cv2.getstructuringelement

结构元素在图像处理和计算机视觉中常用于模板匹配、边缘检测等操作，特别是在OpenCV (CV2是其C#版本) 中的形态学变换中。它通常是一个小矩阵，如方形或圆形，其中的值表示像素是否会被考虑在内进行形状操作。 这个...

cv2.copyMakeBorder 中文

- borderType：边框的类型，可以选择cv2.BORDER_CONSTANT、cv2.BORDER_REPLICATE、cv2.BORDER_REFLECT、cv2.BORDER_WRAP等。 - value：如果使用cv2.BORDER_CONSTANT类型的边框，则需要指定边框的颜色。默认为黑色。 ...

cv2.copyMakeBorder函数

- cv2.BORDER_REFLECT：反射边框 - cv2.BORDER_WRAP：环绕边框 value是当选择cv2.BORDER_CONSTANT类型时，边框的值。如果没有指定dst，则函数会自动创建一个与原始图像大小相同的目标图像，然后将边框添加到目标...

cv2.GaussianBlur

- cv2.BORDER_REFLECT_101：对称边缘像素，但不包括边缘像素本身。 - cv2.BORDER_WRAP：环绕边缘像素。 示例代码： python import cv2 img = cv2.imread('lena.jpg') blur = cv2.GaussianBlur(img, (5, ...

Cv2.GetRectSubPix注解

cv2.getRectSubPix()是OpenCV的一个函数，用于在给定图像中提取指定大小和位置的矩形...补零方式可以指定为cv2.BORDER_CONSTANT、cv2.BORDER_REPLICATE、cv2.BORDER_REFLECT等，用于在矩形区域周围填充像素值。

cv2.resize参数

7. borderMode：用于插值的边界模式，可以是cv2.BORDER_CONSTANT，cv2.BORDER_REPLICATE，cv2.BORDER_REFLECT或cv2.BORDER_WRAP之一。默认值为cv2.BORDER_CONSTANT。 8. borderValue：当边界模式为cv2.BORDER_...

Cv2.CopyMakeBorder(

cv2.CopyMakeBorder 是 OpenCV（Computer Vision Library）中的一个函数，用于在图像的边缘添加边框。这个函数主要用于图像处理和边界操作，它可以复制原有图像的内容并用指定的颜色填充边框区域。这个操作在图像...

cv2.warpPerspective()

- cv2.BORDER_REFLECT：反射边界。 - cv2.BORDER_WRAP：环绕边界。 - borderValue：边界填充的颜色，如果 borderMode 参数为 cv2.BORDER_CONSTANT，则需要指定该参数。 cv2.warpPerspective() 函数...

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