Добавление полей к изображениям — распространенная задача в приложениях обработки изображений и компьютерного зрения. Заполнение позволяет нам расширить границы изображения, добавляя вокруг него дополнительные пиксели. В этой статье блога мы рассмотрим различные методы добавления полей к изображениям с использованием популярных библиотек, таких как OpenCV, PIL (библиотека изображений Python) и scikit-image. Мы предоставим примеры кода для каждого метода, чтобы помочь вам понять и реализовать заполнение в ваших собственных проектах.

Метод 1: OpenCV
OpenCV — это широко используемая библиотека компьютерного зрения, предоставляющая богатый набор функций обработки изображений. Чтобы добавить отступы к изображению с помощью OpenCV, мы можем использовать функцию copyMakeBorder.

import cv2
image = cv2.imread('image.jpg')
top_pad = 10
bottom_pad = 15
left_pad = 5
right_pad = 5
padded_image = cv2.copyMakeBorder(image, top_pad, bottom_pad, left_pad, right_pad, cv2.BORDER_CONSTANT, value=(0, 0, 0))
cv2.imshow('Padded Image', padded_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

Метод 2: PIL (библиотека изображений Python)
PIL — мощная библиотека для обработки изображений в Python. Мы можем использовать функцию ImageOps.expand, чтобы добавить отступы к изображению.

from PIL import Image, ImageOps
image = Image.open('image.jpg')
padding = (5, 10, 5, 15)  # (left, top, right, bottom)
padded_image = ImageOps.expand(image, padding, fill=(0, 0, 0))
padded_image.show()

Метод 3: scikit-image
scikit-image — еще одна популярная библиотека для обработки изображений, предоставляющая множество функций для управления изображениями. Мы можем использовать функцию padиз scikit-image, чтобы добавить отступы к изображению.

from skimage import io
from skimage.util import pad
image = io.imread('image.jpg')
pad_width = ((10, 15), (5, 5), (0, 0))  # ((top, bottom), (left, right), (channel-wise))
padded_image = pad(image, pad_width, mode='constant', constant_values=0)
io.imshow(padded_image)
io.show()

В этой статье мы рассмотрели три различных метода добавления полей к изображениям с использованием популярных библиотек Python: OpenCV, PIL и scikit-image. Каждый метод предоставляет простой способ добавления полей к изображениям, и вы можете выбрать тот, который лучше всего соответствует вашим потребностям. Используя эти методы, вы можете легко расширить границы ваших изображений и обеспечить согласованность конвейеров обработки изображений.