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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qq_35803412的博客 197
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