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前言
其实，每个内心强大的人，都有其柔弱的地方吧！也希望每个人都能越来越好，能够正视自己的柔弱，不要否定自我，也不要因此而做了错事。
坚持对的事很难，但是不要因为太难，就选择放弃。放弃很容易，但是也会让你悔恨终身。
鸡汤说完，让我们走进今天的文章吧，今天带领大家了解的是调整图像的边缘。
一、调整边缘
图像边缘这个东西，我觉得大家能够理解，就是一幅图像上下左右四个边缘，选定一定的尺寸进行修改，就是调整。
1、调整的目的
既然要调整图像边缘，我们就要弄清楚，我们调整的目的是什么？
其实调整边框就是修改边框位置的像素，在修改的过程中，我们并不会修改原有位置，而是在其外添加一定像素的边框，所以我们最重要的一个就是可以调整图像的尺寸。
我们在调整边框的过程中，可以自由设置边框的样式，所以我们也可以利用调整来美化图案，给图像添加一个独特的，锦上添花的边框。
当我们对图像做某些操作可能会修改图像的尺寸，为了修改后还能再还原回原来的大小，所以我们需要调整图像的边界。
2、调整的方式
针对不同的场景，我们调整图像边界的方式也不同，在opencv中，提供了如下几种方式：
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
};这几种方式是什么意思呢？让我们分别看一下吧！假如我们有如下的一幅单通道图：
1.BORDER_CONSTANT
这个是使用指定像素值来填充边缘，需要额外指定的像素。
如果我们指定像素值为6，那我们使用这种方式得到的边缘就是：
当然我们在实际使用中一般都是彩色图像，所以我们指定像素一般使用Scalar类型定义。
2.BORDER_REPLICATE
这个是使用用已知的边缘像素值来填充边缘。比如顶端填充的像素，使用的就是最上面一行的像素值进行填充。如果是四个角，那就用原图像中四个角的四个像素分别赋值：
3.BORDER_REFLECT
这个是使用用已知的边缘像素值来反转填充边缘。和上面的不同，我们四边是通过边缘对称反转填充，四个角是通过原图像四个顶点中心对称反转填充：
4.BORDER_WRAP
用另外一边的像素来补偿填充，就是顶部和底部的像素互相填充，左边和右边的像素互相填充，对角的像素互相填充：
5.BORDER_REFLECT_101
这个是使用用已知的边缘像素值来反转填充边缘。上面也有一个反转填充，这两个有什么区别呢？
我们发现这个的名字也只是在上面的基础上添加了_101，也就是说这两个是类似的。我们先看一下执行完的效果，然后大家来看一下区别：
我想大家应该能够知道这两个的区别了，就是我们反转，上面的是使用边做反转，这里使用边界像素做反转，边界的像素是不会填充到外部边缘的。当然，这只有一个像素的差距，所以对于一个正常的图像来说，我们很难看到其细微差别。
那这种方式有什么好处呢？
一方面，我们原图像边界的像素只使用了一次，不会出现两次；另一方面，我们图像的边缘拓展更加自然。
这种方式和另外两种方式是一致的，它们分别是：BORDER_REFLECT101 和 BORDER_DEFAULT。
6.BORDER_ISOLATED
这个是使用黑色进行填充，本质上就是填充0。
二、边缘处理API-copyMakeBorder
opencv提供了专门的API来帮助我们进行边缘处理。
1、API原型
我们使用的API原型如下：
void copyMakeBorder(
InputArray src,
OutputArray dst,
int top,
int bottom,
int left,
int right,
int borderType,
const Scalar& value = Scalar()
);
2、参数
具体的参数如下：
（1）InputArray类型的src ，输入图像。
（2）OutputArray类型的dst ，输出图像，图像的类型和输入图像相同，尺寸为：Size(src.cols+left+right, src.rows+top+bottom)。也就是在上下左右分别添加了尺寸。
（3）int类型的top，
（4）int类型的bottom，
（5）int类型的left，
（6）int类型的right，上面四个参数是图像要增加的边缘的像素大小。
（7）int类型的borderType，边缘的类型。参照 borderInterpolate。
（8）Scalar类型的value，borderType==BORDER_CONSTANT时的边界值
3、borderInterpolate
在上面，我们看到在边缘类型，他让参照borderInterpolate。具体如下：
int borderInterpolate(int p, int len, int borderType);这个函数一般不会单独使用，一般都是上面的函数会默认调用该函数，来设置边缘。这个函数的作用是计算外推像素的源位置。也就是计算图像向外扩张的大小以及扩张的方式。
该函数的参数如下：
（1）int类型的p，沿其中一个轴外推像素的基于0的坐标，可能小于0或等于len。
（2）int类型的len，数组沿相应轴的长度。
（3）int类型的borderType，边缘的类型。除了cv::BORDER_TRANSPARENT 和 cv::BORDER_ISOLATED，当borderType==cv::BORDER_CONSTANT时，不管p和len为多少，函数总是返回-1。
三、代码与结果
接下来我们看一下代码和得到的结果。
/*
作者：水亦心
内容：core-调整图像边缘
时间：2020年5月27日
*/
#include<iostream>
#include<opencv2\opencv.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;
int main() {
Mat YT = imread("./image/YiTian1.jpg");
if (!YT.data)
{
cout << "ERROR : could not load image.\n";
return -1;
}
imshow("倚天屠龙记", YT);
Mat YT_new;
int top = 30;
int bottom = 30;
int left = 20;
int right = 20;
copyMakeBorder(YT, YT_new, top, bottom, left, right, BORDER_CONSTANT, Scalar(21, 222, 214));
imshow("调整边框-BORDER_CONSTANT-倚天屠龙记", YT_new);
copyMakeBorder(YT, YT_new, top, bottom, left, right, BORDER_REPLICATE);
imshow("调整边框-BORDER_REPLICATE-倚天屠龙记", YT_new);
copyMakeBorder(YT, YT_new, top, bottom, left, right, BORDER_REFLECT);
imshow("调整边框-BORDER_REFLECT-倚天屠龙记", YT_new);
copyMakeBorder(YT, YT_new, top, bottom, left, right, BORDER_WRAP);
imshow("调整边框-BORDER_WRAP-倚天屠龙记", YT_new);
copyMakeBorder(YT, YT_new, top, bottom, left, right, BORDER_REFLECT_101);
imshow("调整边框-BORDER_REFLECT_101-倚天屠龙记", YT_new);
copyMakeBorder(YT, YT_new, top, bottom, left, right, BORDER_ISOLATED);
imshow("调整边框-BORDER_ISOLATED-倚天屠龙记", YT_new);
waitKey(0);
return 0;
}
得到的结果如下：
