零填充没有 numpy 的图像答案

【问题标题】：Zero-Padding an image without numpy零填充没有 numpy 的图像
【发布时间】：2019-11-29 03:10:02
【问题描述】：

我是 Python 的初学者，我正在学习如何处理图像。

给定一个正方形图像 (NxN)，我想把它变成一个 (N+2)x(N+2) 图像，周围有一个新的零层。我宁愿不使用 numpy，只坚持基本的 python 编程。关于如何做到这一点的任何想法？

现在，我使用 .extend 在右侧和底部添加零，但不能向上和向左添加。

感谢您的帮助！

【问题讨论】：

你不是说一整层零的 (N+2)X(N+2) 图像吗？
对，错了！
什么样的图像？使用诸如枕头之类的图像库加载/创建的东西？一个简单的颜色列表（什么颜色？灰度？rgb？rgba？）

标签： python python-3.x zero-padding

【解决方案1】：

我们可以创建一个填充函数，在图像周围添加零层（填充它）。

def pad(img,layers):
    #img should be rectangular
    return [[0]*(len(img[0])+2*layers)]*layers    + \
           [[0]*layers+r+[0]*layers for r in img] + \
           [[0]*(len(img[0])+2*layers)]*layers

我们可以用样张图片进行测试，比如：

i = [[1, 2, 3],
     [4, 5, 6],
     [7, 8, 9]]

所以，

pad(i,2)

给予：

[[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
 [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
 [0, 0, 1, 2, 3, 0, 0],
 [0, 0, 4, 5, 6, 0, 0],
 [0, 0, 7, 8, 9, 0, 0],
 [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
 [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]]

【讨论】：

(NxN) 应该变成 (N+2 x N+2)，而不是像你的情况那样 (N+4 x N+4)
@lenik 我没有直接遵循 OP 对形状参数的请求；相反，我有一个“附加层”的论点。我觉得这更有用，因为需要在所有方面进行填充 - 即，如果我们有一个形状参数并且新形状隐含的填充量是奇数层，我们如何知道是添加到左上角还是右下角?

【解决方案2】：

我假设通过图像我们正在谈论一个矩阵，在这种情况下你可以这样做：

img = [[5, 5, 5], [5, 5, 5], [5, 5, 5]]
row_len = len(img)
col_len = len(img[0])

new_image = list()
for n in range(col_len+2):  # Adding two more rows
    if n == 0 or n == col_len + 1:
        new_image.append([0] * (row_len + 2))  # First and last row is just zeroes
    else:
        new_image.append([0] + img[n - 1] + [0])  # Append a zero to the front and back of each row

print(new_image)  # [[0, 0, 0, 0, 0], [0, 5, 5, 5, 0], [0, 5, 5, 5, 0], [0, 5, 5, 5, 0], [0, 0, 0, 0, 0]]

【讨论】：