在 python 中创建填充图像

Question

我有一个灰度图像（称为输入），我正在尝试在图像周围添加 1px 填充（仅由 0 组成）以应用过滤器：

padded = np.zeros((input.shape[0]+2, input.shape[1]+2), dtype=int)
padded[1:-1, 1:-1] = input[:,:]

但结果的对比度不如原始结果。为什么？ 这是原图：

这是带边框的图像：

如果我不使用 zeros 函数，而是使用 once 函数并将矩阵乘以 255，我会得到一个甚至不同的图像。我不明白为什么我只是将一张图片复制到另一张图片中。

Answer 1

来自plt.imshow docs:

X：类数组或 PIL 图像

图像数据。支持的数组形状有：

• (M, N)：带有标量数据的图像。使用 normalization 和颜色图将值映射到颜色。 . . .

归一化意味着颜色被“散开”，使得最小值为黑色，最大值为白色。所以那些np.zeros 正在制作最低限度的0（以及黑色边框）并让其他所有东西更轻以进行补偿。这应该可以解决它（我认为）

padded = np.pad(input, 
                pad_width = 1, 
                mode = 'minimum') # or mode = "maximum' for a white border

如果你绝对需要0的边框，你可以这样做：

padded = np.pad(input - input.min(), 
                pad_width = 1, 
                mode = 'constant') 

这会更改原始图片的范围以开始0，因此标准化应该是相同的。