DrGraph原理示教 - OpenCV 4 功能 - 边界填充

Godot 4 源码分析 - 增加管道通信 学习研究Godot 4,很爽,虽然很庞杂,但相对于自己的水平来说,很强大,尤其是vulkan这块直接打包可用,省得自己从头琢磨。一点一点地消化、优化与完善,最终才能成为自己的。这段时间就在Godot的基础上,增加管道通信,实现Godot与本机已有程序进行通信,以备后续的无缝集成整合。其实,Godot支持各种网络通信,支持UDP、TCP等。为什么非要实现管道通信,本质上还是想看看改造效果。最终目标是实现Godot软件与自己的DrGraph软件的管道通信。 阅读详情

今天简单来看一下OpenCV中的边界填充

@param src Source image.
@param dst Destination image of the same type as src and the size Size(src.cols+left+right,
src.rows+top+bottom) .
@param top the top pixels
@param bottom the bottom pixels
@param left the left pixels
@param right Parameter specifying how many pixels in each direction from the source image rectangle
to extrapolate. For example, top=1, bottom=1, left=1, right=1 mean that 1 pixel-wide border needs
to be built.
@param borderType Border type. See borderInterpolate for details.
@param value Border value if borderType==BORDER_CONSTANT .

@sa  borderInterpolate
*/
CV_EXPORTS_W void copyMakeBorder(InputArray src, OutputArray dst,
                                 int top, int bottom, int left, int right,
                                 int borderType, const Scalar& value = Scalar() );

这里的核心就是理解borderType,具体就是

enum BorderTypes {
    BORDER_CONSTANT    = 0, //!< `iiiiii|abcdefgh|iiiiiii`  with some specified `i`
    BORDER_REPLICATE   = 1, //!< `aaaaaa|abcdefgh|hhhhhhh`
    BORDER_REFLECT     = 2, //!< `fedcba|abcdefgh|hgfedcb`
    BORDER_WRAP        = 3, //!< `cdefgh|abcdefgh|abcdefg`
    BORDER_REFLECT_101 = 4, //!< `gfedcb|abcdefgh|gfedcba`
    BORDER_TRANSPARENT = 5, //!< `uvwxyz|abcdefgh|ijklmno`

    BORDER_REFLECT101  = BORDER_REFLECT_101, //!< same as BORDER_REFLECT_101
    BORDER_DEFAULT     = BORDER_REFLECT_101, //!< same as BORDER_REFLECT_101
    BORDER_ISOLATED    = 16 //!< do not look outside of ROI
};

具体的理解:
在这里插入图片描述
其实不用记,实验一下就了解

OpenCV 4 功能 - 边界填充

发现两个问题:

  1. 图像宽度不为4的倍数时,画出会有错位现象
  2. 选择的颜色,B与R通道反了
    这些问题,OpenCV肯定是不会改的,那就自己处理一下。
OpenCV 摄像头与视频入门(深扒版) 本文以统一心智模型贯穿始终:摄像头与视频文件均通过cv2.VideoCapture抽象处理,核心流程为“打开→读帧→处理→显示/保存”。强调帧即BGR格式的uint8 NumPy数组,坐标与颜色空间需注意错位((x,y) vs [y,x],BGR vs RGB)。内容涵盖环境安装(推荐opencv-python或headless版)、设备索引探测、分辨率/帧率设置、视频读写(含FourCC编码选择),并警示常见陷阱如read()返回元组、释放资源必要性等,实现从基础到实战的完整闭环。 阅读详情

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基于微软的DirectShow.dll的二次开发1.自动识别连接的摄像头跟麦克风且可以对其进行选择(默认选中第一个)2.可录制wmv和avi两种格式的视频并且都带有音频,avi可以录制的分辨率和帧数进行选择,wmv默认进行了淸晰度优化如不喜欢可去除代码中有相关提示3.可在预览点开之后进行拍照,也可边录制视频边拍照4.添加了视频和音频的压缩功能(酌情使用)这次二次开发发现C#对DirectShow的相关信息太少,这次做完也不敢藏私共享出来,还望大家指正

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在OpenCV中,Mat类的channels实际上和每个元素上存储的数据有关,例如存储的是Point3f,channel就自动为3。具体来说,图像是由一个个像素点堆积而成的,而一个像素点,又是由RGB颜色混合而成的。从数学的角度来看,结果都是 f(R, G, B, A),单通道是R/G/B/A中的一个,灰度是其余逻辑,如0.299×R+0.587G+0.114B。当然,对编程来说,光知道通道数是多少,并没有什么大用,应该要取得某个通道的图像才是目的,这也是各图像的内在本质。这里的通道就是channels。

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这个概念对于没太多理论支持的程序员来说,术语太多,可以简单理解就是,膨胀与腐蚀是相对于白色区域而言的。如果膨胀,白色区域就象面团发酵一样会胀大,但空间就那么大,可能两个面团就会挨上合并成一个面团了。如果腐蚀,就象拉面,原来一根面条,可能就断成两根,当然断的地方肯定是从细处断。原理很简单,代码也很简单,膨胀与腐蚀分别对应两个函数:dilate与erode,这两个函数的参数都一样。这些处理有些是概念上的,有些是原理上的,也有形态上的,那就看用途与目的了。在二值图的结果基础上,可针对性处理。

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qq_35803412的博客 197
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