Java 数字图像处理 - 添加边框

在本节中，我们将学习如何向图像添加不同类型的边框。

我们使用 **OpenCV** 函数 **copyMakeBorder**。它可以在 **Imgproc** 包中找到。其语法如下所示：

Imgproc.copyMakeBorder(source,destination,top,bottom,left,right,borderType);

参数说明如下：

序号	参数及描述
1	source 源图像。
2	destination 目标图像。
3	top 图像顶部边框的像素长度。
4	bottom 图像底部边框的像素长度。
5	left 图像左侧边框的像素长度。
6	right 图像右侧边框的像素长度。
7	borderType 定义边框类型。可能的边框类型包括 BORDER_REPLICATE、BORDER_REFLECT、BORDER_WRAP、BORDER_CONSTANT 等。

除了 copyMakeBorder() 方法外，Imgproc 类还提供了其他方法。它们简要描述如下：

序号	方法及描述
1	cvtColor(Mat src, Mat dst, int code, int dstCn) 将图像从一个颜色空间转换为另一个颜色空间。
2	dilate(Mat src, Mat dst, Mat kernel) 使用特定的结构元素膨胀图像。
3	equalizeHist(Mat src, Mat dst) 均衡灰度图像的直方图。
4	filter2D(Mat src, Mat dst, int depth, Mat kernel, Point anchor, double delta) 用内核对图像进行卷积。
5	GaussianBlur(Mat src, Mat dst, Size ksize, double sigmaX) 使用高斯滤波器模糊图像。
6	integral(Mat src, Mat sum) 计算图像的积分。

示例

以下示例演示了如何使用 Imgproc 类向图像添加边框：

import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.CvType;
import org.opencv.core.Mat;

import org.opencv.highgui.Highgui;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;

public class main {
   public static void main( String[] args ) {
   
      try {
         System.loadLibrary( Core.NATIVE_LIBRARY_NAME );
         Mat source = Highgui.imread("digital_image_processing.jpg",
         
         Highgui.CV_LOAD_IMAGE_COLOR);
         Mat destination = new Mat(source.rows(),source.cols(),source.type());
         
         int top, bottom, left, right;
         int borderType;

         /// Initialize arguments for the filter
         top = (int) (0.05*source.rows()); 
         bottom = (int) (0.05*source.rows());
         left = (int) (0.05*source.cols()); 
         right = (int) (0.05*source.cols());

         destination = source;
         Imgproc.copyMakeBorder(source, destination, top, bottom, left, right, Imgproc.BORDER_WRAP);
         Highgui.imwrite("borderWrap.jpg", destination);
         
      } catch (Exception e) {
         System.out.println("error: " + e.getMessage());
      }
   }
}

输出

执行给定代码后，将看到以下输出：

原始图像

隔离边框图像

包裹边框图像

反射边框图像

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