【Day20-填充】二维图片资料要怎麽做填充？

今天简单介绍一下在处理二维图片中算是偶尔会用到的工具——填充资料

沿着各种方向填充

这边以2d-array为例，不同尺寸会有不同结果

原始

一个参数——四周数量

np.pad(tmp1,1,'constant',constant_values=100)

两个参数——对两个轴後方添加几个

np.pad(tmp1,(0,3),'constant',constant_values=100)

2x2个参数——对每个轴的前後添加几个

np.pad(tmp1,((0,0),(1,1)),'constant',constant_values=100)

沿着特定缝隙填充

要处理的原始矩阵和对应的seam矩阵

M = np.array([
  [11, 12, 13, 14],
  [21, 22, 23, 24],
  [31, 32, 33, 34]
])

seam = np.array([
  [0, 1, 0, 0],
  [0, 0, 1, 0],
  [0, 0, 0, 1]
])

先建立好一个扩增完之後大小的output矩阵

m, n = seam.shape
output = np.empty((m, n+1), input.dtype)
mask = np.ones((m, n+1), dtype=bool)
output

这边那个神奇的数字是因为np.empty()产生出来的是没有初始化的数字

使用np.where()找到seam的每个位置

nz = np.where(seam)
nz

取反运算之後填入原始数据

mask[nz] = False
output[mask]=input.ravel()
output

接下来就可以针对seam填入特定要求的数据了

output[nz] = 1