OpenCV（cv::copyMakeBorder()）

• 1. 函数定义
• 2. 示例代码
• 3. 应用场景
• 4. 注意事项

cv::copyMakeBorder() 是 OpenCV 中用于给图像添加边框的函数，可以将指定宽度和类型的边框添加到图像的四周。这种操作在图像处理和计算机视觉任务中非常常见，比如在卷积运算中，通过填充边框来避免边界效应影响结果。

1. 函数定义

void cv::copyMakeBorder(
    InputArray src,      // 输入图像
    OutputArray dst,     // 输出图像
    int top,             // 上边框宽度
    int bottom,          // 下边框宽度
    int left,            // 左边框宽度
    int right,           // 右边框宽度
    int borderType,      // 边框类型
    const Scalar& value = Scalar()  // 常数边框填充值（可选）
);

参数说明：

1. src：输入图像（cv::Mat 类型），可以是单通道或多通道图像。
2. dst：输出图像，添加边框后的图像。
3. top、bottom、left、right：指定四个边框的宽度，即上、下、左、右四边分别添加多少像素的边框。
4. borderType：边框类型，指定如何填充边框区域。常见的填充方式包括：
   • BORDER_CONSTANT：常量填充，使用 value 指定的颜色进行填充。
   • BORDER_REPLICATE：复制边缘像素，使用图像边界的像素值填充边框。
   • BORDER_REFLECT：边界反射填充，例如 fedcba|abcdefgh|hgfedcb。
   • BORDER_WRAP：边界循环填充，例如 cdefgh|abcdefgh|abcdefg。
   • BORDER_REFLECT_101 或 BORDER_DEFAULT：类似于 BORDER_REFLECT，但忽略最边缘像素，例如 gfedcb|abcdefgh|gfedcba。
   • BORDER_TRANSPARENT：透明填充（适用于带有 Alpha 通道的图像）。
   • BORDER_ISOLATED：对输入图像的边界不做假设，通常在过滤操作中使用。
5. value：指定常数填充时的颜色值（如：灰度图像为 Scalar(gray_value)，彩色图像为 Scalar(blue, green, red)）。

2. 示例代码

以下是一个简单的例子，展示如何用 cv::copyMakeBorder() 函数对图像添加不同类型的边框。

#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;

int main() {
    Mat src = imread("image.jpg");  // 读取图像
    Mat dst;

    // 添加一个常量边框，边框宽度为10像素，边框颜色为蓝色
    copyMakeBorder(src, dst, 10, 10, 10, 10, BORDER_CONSTANT, Scalar(255, 0, 0));

    imshow("Original Image", src);
    imshow("Image with Border", dst);
    waitKey(0);

    return 0;
}

3. 应用场景

1. 卷积运算的边界填充：在卷积操作中，通常需要给图像边界添加边框，避免卷积核无法完整覆盖边缘像素。
2. 数据增强：在深度学习中，给图像添加边框并随机裁剪，可以作为一种数据增强方法。
3. 拼接和对齐：在将图像拼接在一起或进行对齐操作时，使用 cv::copyMakeBorder() 添加统一边框，可以方便后续的操作。

4. 注意事项

• 添加边框后，输出图像的大小会增加，例如若原始图像大小为 $ W \times H $，且每边添加10像素的边框，最终图像大小将变为 $ (W+20) \times (H+20) $。
• 对于需要保持透明度的图像，建议使用 BORDER_TRANSPARENT，但需要确保图像具备 Alpha 通道。