python+opencv: 放大矩阵的大小并填入数字

处理灰度图片时，用N*N领域的矩阵来过滤图片里每个像素的时候(类似最大值最小值以及均值滤波)，图片的四个角会因为超出范围而无法过滤，因此需要在原本的图片放大N//2像素的padding，而且为了防止过滤时padding的数字影响最后结果，所以需要自行判断填入的数字。

以下是我封装的方法，供大家参考。

参数的设置：

padding 为增加的圈数，一般是N//2

num 为要填充的数字

matrix_row_size, matrix_col_size是矩阵的尺寸，也就是原始图片的大小

matrix就是读取的灰度图片

def expand_matrix(padding, num, matrix_row_size, matrix_col_size, matrix):
    matrix_larger = np.ones((matrix_row_size + padding * 2, matrix_col_size + padding * 2))
    matrix_larger = matrix_larger * num

    for row in range(padding, matrix_row_size + padding):
        for col in range(padding, matrix_col_size + padding):
            matrix_larger[row, col] = matrix[row - padding, col - padding]

    return matrix_larger