Java DIP - 添加边框


在本章中,我们学习向图像添加不同类型的边框。

我们使用OpenCV函数copyMakeBorder它可以在Imgproc包下找到。其语法如下 -

Imgproc.copyMakeBorder(source,destination,top,bottom,left,right,borderType);

参数描述如下 -

先生。 参数及说明
1

来源

这是源图像。

2

目的地

这是目的地图像。

3

顶部

它是图像顶部边框的长度(以像素为单位)。

4

底部

图像底部边框的长度(以像素为单位)。

5

左边

它是图像左侧边框的长度(以像素为单位)。

6

正确的

它是图像右侧边框的长度(以像素为单位)。

7

边框类型

它定义了边框的类型。可能的边框有 BORDER_REPLICATE、BORDER_REFLECT、BORDER_WRAP、BORDER_CONSTANT 等。

除了 copyMakeBorder() 方法之外,Imgproc 类还提供其他方法。它们被简要描述 -

先生。 方法及说明
1

cvtColor(Mat src,Mat dst,int代码,int dstCn)

它将图像从一种颜色空间转换为另一种颜色空间。

2

膨胀(Mat src,Mat dst,Mat 内核)

它通过使用特定的结构元素来扩大图像。

3

equalizeHist(Mat src, Mat dst)

它均衡灰度图像的直方图。

4

filter2D(Mat src,Mat dst,int深度,Mat内核,点锚点,双增量)

它将图像与内核进行卷积。

5

GaussianBlur(Mat src, Mat dst, 大小 ksize, 双 sigmaX)

它使用高斯滤波器模糊图像。

6

积分(Mat src, Mat sum)

它计算图像的积分。

例子

以下示例演示了如何使用 Imgproc 类向图像添加边框 -

import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.CvType;
import org.opencv.core.Mat;

import org.opencv.highgui.Highgui;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;

public class main {
   public static void main( String[] args ) {
   
      try {
         System.loadLibrary( Core.NATIVE_LIBRARY_NAME );
         Mat source = Highgui.imread("digital_image_processing.jpg",
         
         Highgui.CV_LOAD_IMAGE_COLOR);
         Mat destination = new Mat(source.rows(),source.cols(),source.type());
         
         int top, bottom, left, right;
         int borderType;

         /// Initialize arguments for the filter
         top = (int) (0.05*source.rows()); 
         bottom = (int) (0.05*source.rows());
         left = (int) (0.05*source.cols()); 
         right = (int) (0.05*source.cols());

         destination = source;
         Imgproc.copyMakeBorder(source, destination, top, bottom, left, right, Imgproc.BORDER_WRAP);
         Highgui.imwrite("borderWrap.jpg", destination);
         
      } catch (Exception e) {
         System.out.println("error: " + e.getMessage());
      }
   }
}

输出

当您执行给定的代码时,会看到以下输出 -

原始图像

添加边框教程

孤立的边框图像

添加边框教程

环绕边框图像

添加边框教程

反射边框图像

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