如何在NumPy数组周围添加一个边框

在NumPy中，可以使用np.pad函数来在数组周围添加一个边框。np.pad函数有多个参数，用于指定边框的样式、尺寸和填充值等信息。下面是添加边框的详细步骤和示例说明。

步骤

1. 导入NumPy库。

python
import numpy as np

1. 创建一个二维数组，作为原始数据。

python
data = np.array([[1, 2], [3, 4]])

原始数组：

array([[1, 2],
[3, 4]])

1. 使用np.pad函数添加边框。

python
padded_data = np.pad(data, ((1,1),(1,1)), 'constant', constant_values=0)

• 参数1：原始数组，即需要添加边框的数组。
• 参数2：((before_1, after_1), (before_2, after_2))，用于指定每个维度前后需要添加的边框大小。在本例中，每个维度的前后都需要添加1个元素，因此传入((1,1),(1,1))。
• 参数3：指定边框的样式。'constant'表示使用指定的常数填充边框。

• 参数4：用于指定边框的填充值。在本例中，指定填充值为0。

• 输出添加完边框后的数组。

python
print(padded_data)

边框数组：

array([[0, 0, 0, 0],
[0, 1, 2, 0],
[0, 3, 4, 0],
[0, 0, 0, 0]])

示例1

下面的示例将展示如何在一张灰度图周围添加边框。

1. 导入cv2和NumPy库。

python
import cv2
import numpy as np

1. 加载灰度图像。

python
img = cv2.imread('lena.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

原始图像：

1. 使用np.pad函数添加边框。

python
padded_img = np.pad(img, ((10,10),(10,10)), 'constant', constant_values=0)

• 参数2：((before_1, after_1),(before_2, after_2))，这里在每个维度的前后都添加了10个像素的边框。
• 参数3：'constant'，用常数填充边框。

• 参数4：指定填充值为0，黑色边框。

• 显示添加完边框的图像。

python
cv2.imshow('padded_image', padded_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

添加边框后的图像：

示例2

下面是一个三维数组添加边框的示例。

1. 导入NumPy库。

python
import numpy as np

1. 创建一个三维数组。

python
data = np.array([[[1,2],[3,4]],[[5,6],[7,8]]])

原始数组：

```
array([[[1, 2],
[3, 4]],

      [[5, 6],
       [7, 8]]])

```

1. 使用np.pad函数添加边框。

python
padded_data = np.pad(data, ((1,1),(1,1),(1,1)), 'constant', constant_values=0)

• 参数2：((before_1, after_1),(before_2, after_2),(before_3, after_3))，这里在每个维度的前后都添加1个元素的边框。
• 参数3：'constant'，用常数填充边框。

• 参数4：指定填充值为0。

• 输出添加完边框后的数组。

python
print(padded_data)

添加完边框后的数组：

```
array([[[0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0]],

      [[0, 0, 0, 0],
       [0, 1, 2, 0],
       [0, 3, 4, 0],
       [0, 0, 0, 0]],

      [[0, 0, 0, 0],
       [0, 5, 6, 0],
       [0, 7, 8, 0],
       [0, 0, 0, 0]],

      [[0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0]]])

```