补边

功能介绍

对输入的图像进行补边操作，输出到Image对象中。

接口调用流程

使用补边接口前，用户需准备好被补边的图片对象。

图1 图像处理（补边）接口调用流程

关键步骤说明如下：

1. 调用mx_init()接口进行全局初始化。
2. ImageProcessor初始化。

   用户构造ImageProcessor对象，构造时需用户指定设备ID。

3. 使用图片解码接口对输入图片进行解码。

   根据业务对图片进行解码，生成可补边的Image对象。后续可以通过图像处理接口对图片进行处理，生成最终需要补边的Image对象。

4. 构造补边参数。

   根据业务要求，构造对应的输入的“padDim”（表示补边上下左右的像素值）、“color”（补边颜色）。

5. 调用padding接口对输入图像进行补边。
6. 调用mx_deinit()接口进行去初始化。

示例代码

以下为功能特性关键步骤的代码示例，不可以直接拷贝运行，仅供参考。

from mindx.sdk import base  
from mindx.sdk.base import ImageProcessor, Dim, Color, Image

def process():
    # 图像解码  
    # 初始化ImageProcessor对象  
    imageProcessor = ImageProcessor(device_id)  
    image_path = "image_data/test_image.jpg"  
    # 读取图片路径进行解码，解码格式为nv12（YUV_SP_420）  
    decoded_image = imageProcessor.decode(image_path, base.nv12)  
    
    # 图像补边  
    # 补边尺寸  
    dim_para = Dim(100, 100, 100, 100)  
    # 读取解码后的Image类按Dim进行补边，补边方式为重复最后一个元素  
    padded_image = imageProcessor.padding(decoded_image, dim_para, Color(0, 0, 0), base.border_replicate)  

if __name__ == "__main__":
    base.mx_init()   # 资源初始化
    process()
    base.mx_deinit() # 资源去初始化