opencv添加每行添加像素点后原图对应的行列与新图怎么对应

当使用OpenCV中的cv::copyMakeBorder函数给每一行像素添加像素点时，新图像的行列数会发生改变。新图像的行数和列数可以通过以下公式计算：

new_rows = old_rows + top + bottom
new_cols = old_cols + left + right

其中，old_rows和old_cols是原始图像的行数和列数，top、bottom、left和right是添加的像素点数量。通过这个公式，我们可以计算出新图像的行列数，从而确定原图中的每一行列与新图像中的每一行列的对应关系。

例如，在上一个回答中的示例代码中，我们将原始图像的每一行添加了5个像素点。如果原始图像的行数为h，列数为w，则新图像的行数为h+10，列数为w+10。对于原图像中的第i行第j列像素，它对应的在新图像中的像素为：

new_i = i + 5
new_j = j + 5

也就是说，在新图像中，第i行第j列像素对应于原图像中的第i-5行第j-5列像素。因此，在进行图像处理时，需要注意这种对应关系。

相关问题

opencv如何给每一行像添加像素点

可以使用OpenCV中的cv::copyMakeBorder函数给每一行像素添加像素点。该函数可以在图像周围添加指定数量的像素点，可以设置添加的像素点的类型和颜色。以下是一个示例代码，将每一行像素添加5个像素点：

cv::Mat img = cv::imread("image.jpg");
int top, bottom, left, right;
top = bottom = 0;
left = right = 5;
cv::Mat img_with_border;
cv::copyMakeBorder(img, img_with_border, top, bottom, left, right, cv::BORDER_CONSTANT, cv::Scalar(0, 0, 0));

在上述代码中，我们首先读取了一张图片，然后定义了要在每一行像素添加的像素点数量（这里是5个）。接着，我们使用cv::copyMakeBorder函数将图像周围添加了指定数量的像素点，并将结果保存在img_with_border中。注意，这里我们使用了cv::BORDER_CONSTANT作为边框类型，意味着添加的像素点颜色为黑色（0, 0, 0）。如果需要添加其他颜色的像素点，可以修改cv::Scalar中的颜色值。

opencv如何使用原图和新图选中的像素点同时选中

如果你在原图中选择了一些像素点，并通过cv::copyMakeBorder函数给每一行像素添加了像素点，那么你可以通过对应关系，在新图中选中相应的像素点。具体来说，如果在原图中选中了第i行第j列像素点，那么在新图中对应的像素点为第i+top行第j+left列（这里top和left是添加的像素点数量）。

你可以使用OpenCV中的cv::Rect函数定义一个矩形区域，来选中原图和新图中的像素点。假设在原图中选中了左上角为(x, y)、右下角为(x+w, y+h)的矩形区域（这里w和h是矩形的宽度和高度），那么在新图中对应的矩形区域为cv::Rect(left+x, top+y, w, h)。你可以使用这个矩形区域来操作选中的像素点。

以下是一个示例代码，演示如何在原图和新图中选中相应的像素点：

cv::Mat img = cv::imread("image.jpg");
int top, bottom, left, right;
top = bottom = 5;
left = right = 5;
cv::Mat img_with_border;
cv::copyMakeBorder(img, img_with_border, top, bottom, left, right, cv::BORDER_CONSTANT, cv::Scalar(0, 0, 0));

// 在原图和新图中选中矩形区域
int x = 100, y = 100, w = 50, h = 50;
cv::Rect roi(x, y, w, h);
cv::Mat img_roi = img(roi);
cv::Mat img_with_border_roi = img_with_border(cv::Rect(left+x, top+y, w, h));

在上述代码中，我们首先读取了一张图片，并使用cv::copyMakeBorder函数给每一行像素添加了5个像素点。接着，我们选中了原图中左上角为(100, 100)、宽度为50、高度为50的矩形区域，以及新图中对应的矩形区域，分别保存在img_roi和img_with_border_roi中。注意，这里我们在cv::Rect函数中使用了上面提到的计算公式来计算新图中的矩形区域。