ps：因为学习过程使用的是jupyter notebook，偶尔会讲一下使用notebook时碰到的问题。notebook打开后闪退（命令提示符界面弹不出来），可能是修改的保存位置出现错误，我是修改到了d盘然后文件夹被我移走了。

边界填充

对原有图片向四周进行扩展。

设定四个边界范围，便于后续的拓展。
top_size,bottom_size,left_size,right_size = (50,50,50,50) #设定四个边界，表示填充的范围

边界填充函数，包含对象名，四个边界变量，填充方法
replicate = cv2.copyMakeBorder(img, top_size, bottom_size, left_size, right_size, borderType = cv2.BORDER_REPLICATE)

填充方法：

• 复制法，也就是复制最边缘的像素                                                   BORDER_REPLICATE
• 反射法，将对应像素边界反向复制  gfedcb | bcdefg | gfedcb          BORDER_REFLECT
• 对称反射法，以最边缘的像素点为轴进行对称反射 dcb | abcd | cba                                                                                                                                                   BORDER_REFLECT_101
• 外包装法，将最边缘所有像素进行复制 abcdef | abcdef | abcdef    BORDER_WRAP
• 常数法，常熟填充 ，常数要加上参数value确定常数值                   BORDER_CONSTANT

部分填充方法展示：

复制法

 对称反射法

常数法

 

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 数值计算

数值计算

因为图片是以矩阵方式存储，每个像素点就是矩阵中的一项，图片的数值运算就是对图片中每一个像素点进行数值运算

img_11 = img_1 + 10
对图片直接进行数值运算，注意因为是数值运算所以在发生数值越界时，结果会自动取余

在矩阵输出上可以做出调整

img_1[:5,:,0]
其中[:5]表示前五行，即0—4行,输出其他范围同理 [:]输出全部列 [0]表示BGR的颜色通道
因为openCV的图片提取是BGR，所以0 = Blue、1 = Green、 2 = Red

ps：因为是数值计算所以发生越界，会自动取余。因为调整后图片略显惊悚，结果就不贴上来了。

图片相加

cv2.add(img_1,img_11)
使用openCV中的加法算法对两个图片直接相加，如果发生越界，会直接保留最大值255

OpenCV的加法算法对图片进行相加如果发生越界会直接保留最大值，因为灰度图像通常用8位表示亮度，所以最大值为255（也就是加超了会直接变白色，或者说越加越白）

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图像融合

可以对一个图像进行变形处理，或者将两个图像相融

图片变形

因为两个大小不同的图片是不能相加的。
例：img_1.shape = [1024,1024,3]
    img_2.shape = [500,500,3]
大小不同的图片不能相加，需要调整


1、修改画幅大小，通过改变长宽进行拉伸
img_2 = cv2.resize(img_2,(1024,1024))
直接输入想要的长宽调整图片


2、不改变像素，通过对x、y轴进行拉伸变换调整大小
img_2 = cv2.resize(img_2,(0,0),fx = 4,fy = 1)
不改变像素大小，改变宽度，x轴变为原来四倍，长度不变，y轴不变

图片相容

即使图片大小相同也不能直接相加。直接相加是数值相加会发生越界。
res = img_1 + img_2

直接相加的结果 

 假设、 有。其中 α、β分别为两个图片的权重，然后再加上一个偏置值b。

res = cv2.addWeighted(img_1, 0.4, img_2, 0.6, 0)
img_1 的权重为0.4、img_2 的权重为0.6，偏置值为0

图片相融结果

可以看出来，有点像将两个图片虚化后叠加，通过改变两个图片的权重，可以修改它们的透明度从而实现相融的效果。

注：文章中所有内容均来自b站视频教程《计算机视觉实战项目》，以及我个人在学习过程中碰到的一些问题和解决办法。 

课程链接：图像基本操作：4-边界填充_哔哩哔哩_bilibili图像基本操作：4-边界填充是【计算机视觉实战项目】基于Python与OpenCV实现的图像处理全套解析！从基础原理到代码实战，全程通俗易懂，适合所有零基础入门学习！-ML/DL/CV的第6集视频，该合集共计72集，视频收藏或关注UP主，及时了解更多相关视频内容。https://www.bilibili.com/video/BV14A411C7ZE?spm_id_from=333.788.videopod.episodes&vd_source=05149ddb75a3e45d20818719a3d70f71&p=6