Opencv中的copyMakeBorder和borderInterpolate以及getRectSubPix函数讲解

转自：http://blog.csdn.net/qianqing13579/article/details/42323397#comments

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。






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





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，





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

int main(int argc,char *argv[])  

{  

      

    Mat srcImage = imread("D:/Image/Gray/Beauty.bmp", -1); // 图像大小1000x580  

    int borderType = BORDER_REFLECT_101;// 以边缘为轴，对称  

    int left = 3, right = 3, top = 3, bottom = 3;  

    int locationsOfSrcImage;  

  

    // 计算扩充像素在原图中的坐标  

    printf("left:");  

    for (int i = 0; i < left; ++i)  

    {  

        locationsOfSrcImage = borderInterpolate(i - left, srcImage.cols, borderType);  

        printf("%d,", locationsOfSrcImage);  

    }  

    printf("\n"); // left:3,2,1,  

  

    printf("right:");  

    for (int i = 0; i < right; ++i)  

    {  

        locationsOfSrcImage = borderInterpolate(i + srcImage.cols, srcImage.cols, borderType);  

        printf("%d,", locationsOfSrcImage);  

    }  

    printf("\n");  // right:998,997,996,  

  

    printf("top:");  

    for (int i = 0; i < top; ++i)  

    {  

        locationsOfSrcImage = borderInterpolate(i - top, srcImage.rows, borderType);  

        printf("%d,", locationsOfSrcImage);  

    }  

    printf("\n"); // top:3,2,1,  

  

    printf("bottom:");  

    for (int i = 0; i < bottom; ++i)  

    {  

        locationsOfSrcImage = borderInterpolate(i + srcImage.rows, srcImage.rows, borderType);  

        printf("%d,", locationsOfSrcImage);  

    }  

    printf("\n"); // bottom:578,577,576,  

  

    // 如果对原图中原坐标进行计算,那么结果还是原来的坐标  

    printf("原图x方向坐标：");  

    for (int i = 0; i < srcImage.cols; ++i)  

    {  

        locationsOfSrcImage = borderInterpolate(i, srcImage.cols, BORDER_REFLECT);  

        printf("%d,", locationsOfSrcImage);  

    }  

    printf("\n");// 输出从0~999  

  

    return 0;  

}  

程序中使用的图像大小为1000x580(宽1000,高580)

结果：



对上述代码稍作解释：

[cpp] view
plain copy

for (int i = 0; i < left; ++i)  

{  

    locationsOfSrcImage = borderInterpolate(i - left, srcImage.cols, borderType);  

    printf("%d,", locationsOfSrcImage);  

}  

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。