Opencv中的copyMakeBorder和borderInterpolate以及getRectSubPix函数讲解

野性酷女 2022-06-09 13:45 557阅读 0赞

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在OpenCV滤波算法中，有两个非常重要的基本工具函数，copyMakeBorder和borderInterpolate

这里也会提到getRectSubPix。

1. copyMakeBorder

**函数原型**

void copyMakeBorder( const Mat& src, Mat& dst,  
int top, int bottom, int left, int right,  
int borderType, const Scalar& value=Scalar() );

源码在utils.cpp中

**功能**

扩充src边缘，将图像变大，便于处理边界，该函数调用了cv::borderInterpolate，

**其中：**

src,dst:原图与目标图像

top,bottom,left,right分别表示在原图四周扩充边缘的大小

borderType：扩充边缘的类型，OpenCV中给出以下几种方式

\* BORDER\_REPLICATE  
\* BORDER\_REFLECT  
\* BORDER\_REFLECT\_101  
\* BORDER\_WRAP  
\* BORDER\_CONSTANT

实际中，还有其他的宏定义

//! various border interpolation methods  
enum \{ BORDER\_REPLICATE=IPL\_BORDER\_REPLICATE, BORDER\_CONSTANT=IPL\_BORDER\_CONSTANT,  
BORDER\_REFLECT=IPL\_BORDER\_REFLECT, BORDER\_WRAP=IPL\_BORDER\_WRAP,  
BORDER\_REFLECT\_101=IPL\_BORDER\_REFLECT\_101, BORDER\_REFLECT101=BORDER\_REFLECT\_101,  
BORDER\_TRANSPARENT=IPL\_BORDER\_TRANSPARENT,  
BORDER\_DEFAULT=BORDER\_REFLECT\_101, BORDER\_ISOLATED=16 \};

这几种方式到底什么意思呢？

OpenCV给出了解释：

代码来自源码：filter.cpp

**/\*  
Various border types, image boundaries are denoted with '|'  
 \* BORDER\_REPLICATE: aaaaaa|abcdefgh|hhhhhhh**  
**\* BORDER\_REFLECT: fedcba|abcdefgh|hgfedcb  
\* BORDER\_REFLECT\_101: gfedcb|abcdefgh|gfedcba  
\* BORDER\_WRAP: cdefgh|abcdefgh|abcdefg  
\* BORDER\_CONSTANT: iiiiii|abcdefgh|iiiiiii with some specified 'i'  
\*/**

个人觉得OpenCV解释的还是挺形象的

这里我们重点看下面这非常常见的几种

**BORDER\_REPLICATE：**复制法，也就是复制最边缘像素。

**![SouthEast][]**

如上图，红色区域为src的最边界像素，蓝色区域是扩充的边界，我们将边缘扩大了5个像素(right=5)，蓝色区域的宽度就是5，复制了5次红色区域的值

**这种方式也就是OpenCV中的中值滤波medianBlur采用的边界处理方式**

**BORDER\_REFLECT\_101：对称法，也就是以最边缘像素为轴，对称。**

下面我们看图

**![SouthEast 1][]**

绿色区域是src最边界的像素，蓝色区域是我们扩充的5个像素的扩充边界，而红色区域就是蓝色区域在src的对称部分

这种方式也是OpenCV边界处理的默认方式(BORDER\_DEFAULT=BORDER\_REFLECT\_101)

**也是filter2D,blur,GaussianBlur,bilateralFilter的默认处理方式，所以这种方式在边界处理中应用还是非常广泛的**

**BORDER\_CONSTANT：常量法。**

常量法就是以一个常量像素值(由参数 value给定)填充扩充的边界值，这种方式在仿射变换，透视变换中非常常见

如下图，

**![SouthEast 2][]**

我们使用了默认的value,黑色填充了边界，所以红色区域的扩充的5个像素宽的边界是黑色的

在copyMakeBorder的内部，调用了函数**borderInterpolate**

**2. borderInterpolate**

**函数原型**

int borderInterpolate( int p, int len, int borderType );

源码在filter.cpp中

**功能**

计算扩充的像素对应原图哪个坐标的像素

其中

p:该扩充图像的像素在原图中某一坐标轴上的坐标(注意：是在原图中的坐标！)

len:扩充像素对应的原图像的坐标轴的长度

borderType:扩充类型

示例：

**\[cpp\]** [view plain][] [copy][view plain]

1.  **int** main(**int** argc,**char** \*argv\[\]) 
2.  \{ 
3.  
4.   Mat srcImage = imread("D:/Image/Gray/Beauty.bmp", -1); // 图像大小1000x580
5.  **int** borderType = BORDER\_REFLECT\_101;// 以边缘为轴，对称
6.  **int** left = 3, right = 3, top = 3, bottom = 3; 
7.  **int** locationsOfSrcImage; 
8.  
9.  // 计算扩充像素在原图中的坐标
10.  printf("left:"); 
11. **for** (**int** i = 0; i < left; ++i) 
12.  \{ 
13.  locationsOfSrcImage = borderInterpolate(i - left, srcImage.cols, borderType); 
14.  printf("%d,", locationsOfSrcImage); 
15.  \} 
16.  printf("\\n"); // left:3,2,1,
17. 
18.  printf("right:"); 
19. **for** (**int** i = 0; i < right; ++i) 
20.  \{ 
21.  locationsOfSrcImage = borderInterpolate(i + srcImage.cols, srcImage.cols, borderType); 
22.  printf("%d,", locationsOfSrcImage); 
23.  \} 
24.  printf("\\n"); // right:998,997,996,
25. 
26.  printf("top:"); 
27. **for** (**int** i = 0; i < top; ++i) 
28.  \{ 
29.  locationsOfSrcImage = borderInterpolate(i - top, srcImage.rows, borderType); 
30.  printf("%d,", locationsOfSrcImage); 
31.  \} 
32.  printf("\\n"); // top:3,2,1,
33. 
34.  printf("bottom:"); 
35. **for** (**int** i = 0; i < bottom; ++i) 
36.  \{ 
37.  locationsOfSrcImage = borderInterpolate(i + srcImage.rows, srcImage.rows, borderType); 
38.  printf("%d,", locationsOfSrcImage); 
39.  \} 
40.  printf("\\n"); // bottom:578,577,576,
41. 
42. // 如果对原图中原坐标进行计算,那么结果还是原来的坐标
43.  printf("原图x方向坐标："); 
44. **for** (**int** i = 0; i < srcImage.cols; ++i) 
45.  \{ 
46.  locationsOfSrcImage = borderInterpolate(i, srcImage.cols, BORDER\_REFLECT); 
47.  printf("%d,", locationsOfSrcImage); 
48.  \} 
49.  printf("\\n");// 输出从0~999
50. 
51. **return** 0; 
52. \}

程序中使用的图像大小为1000x580(宽1000,高580)

结果：

![20170826191326173][]

对上述代码稍作解释：

**\[cpp\]** [view plain][] [copy][view plain]

1.  **for** (**int** i = 0; i < left; ++i) 
2.  \{ 
3.   locationsOfSrcImage = borderInterpolate(i - left, srcImage.cols, borderType); 
4.   printf("%d,", locationsOfSrcImage); 
5.  \} 
6.  printf("\\n"); // left:3,2,1,

这段代码中，我们要计算左边扩充的像素在原图x方向上的坐标，由于borderInterpolate的第一个参数是扩充像素在**原图中某一坐标轴上的坐标**，注意，这些坐标是相对于原图来说的，由于原图最左边像素的坐标为0，所以这些扩充像素相对于原图坐标就是为负数，而left大小为3，所以i-left依次为-3,-2,-1,也就是扩充的3个像素在原图中的坐标为-3，-2，-1。borderInterpolate的第二个参数是原图像的坐标轴的长度,由于计算的x方向的坐标，对应x方向的长度，所以是cols。扩充类型是BORDER\_REFLECT\_101，对称法，从上面BORDER\_REFLECT\_101的示意图可以很容易看出，扩充的像素对应原图像素的坐标为3,2,1。

3. getRectSubPix

**从图像中提取象素矩形，使用子像素精度。这里所说的子像素精度是指，如果给定的矩形坐标不是整数，可以通过双线性插值的方式获得。**

**在平时的使用中经常会用整数的**

C++: void getRectSubPix(InputArray image, Size patchSize, Point2f center, OutputArray dst, int patchType=-1 )

C:void cvGetRectSubPix( const CvArr\* src, CvArr\* dst, CvPoint2D32f center );

src : 输入图像.

patchSize 是矩形的大小

dst : 提取的矩形

patchType： 提取图像的深度，默认（-1）和src相同

center : 提取的象素矩形的中心，浮点数坐标。中心必须位于图像内部.

函数 cvGetRectSubPix 从图像 src 中提取矩形:

dst(x, y) = src(x + center.x - (width(dst)-1)\*0.5, y + center.y - (height(dst)-1)\*0.5)

其中非整数象素点坐标采用双线性插值提取。对多通道图像，每个通道独立单独完成提取。尽管函数要求矩形的中心一定要在输入图像之中，但是有可能出现矩形的一部分超出图像边界的情况，这时，该函数复制边界的模识（replication border mode）(即用与矩形相交的图像边界线段的像素来代替矩形超越部分的像素）。

也就是说超过部分是用靠近的边界的值来填充的。

[SouthEast]: /images/20220609/9847449593e34a7b9b02ce827d715f55.png
[SouthEast 1]: /images/20220609/0dafc68450e249f6abc33f045e09c1a7.png
[SouthEast 2]: /images/20220609/5ad4b56f9f0c42dd91024384f020ced8.png
[view plain]: http://blog.csdn.net/qianqing13579/article/details/42323397#
[20170826191326173]: /images/20220609/c338de55107a46c0bb2431f9043483d9.png