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一、边界填充
（1）constant边界填充，填充指定宽度的像素
（2）REFLECT镜像边界填充
（3）REFLECT_101镜像边界填充改进
(4) REPLICATE使用最边界的像素值代替
(5)WRAP上下左右边依次替换
二、阈值处理【重要】
（1）读取图片并显示
（2）图像二值化处理，变为纯白和纯黑的图片
（3） 图像二值化处理并反转，将偏白色转化为纯黑色，将偏黑色转化为纯白色
（4） 当图片的数值超过阈值，则将该数值定为该阈值，低于阈值的数值保持不变
（5）当图片的数值超过阈值，则保持不变，低于阈值的数值则设置为0，效果是将图片变暗。
（6）当图片的数值超过阈值，则设置为0，低于阈值的数值则保持不变。
三、图像通道及表示知识补充
一、边界填充
cv2.copyMakeBorder()是OpenCV库中的一个函数，用于给图像添加额外的边界(padding)。
copyMakeBorder(src, top，bottom, left， right， borderType, value)
它有以下几个参数：
src:要扩充边界的原始图像。
top, bottom, left, right:相应方向上的边框宽度，要求是int整数类型的。
borderType:定义要添加边框的类型，它可以是以下的一种：
cv2.BORDER_CONSTANT:添加的边界框像素值为常数(需要额外再给定一个参数)。
cv2.BORDER_REFLECT:添加的边框像素将是边界元素的镜面反射，类似于gfedcba|abcdefgh|hgfedcba。 (交界处也复制了）
cv2.BORDER_REFLECT_101 或 cv2.BORDER_DEFAULT：和上面类似，但是有一些细微的不同，类似于gfedcb|abcdefgh|gfedcba (交接处删除了）
cv2.BORDER_REPLICATE：使用最边界的像素值代替，类似于aaaaaa|abcdefgh|hhhhhhh cv2.BORDER_WRAP：上下左右边依次替换，cdefgh|abcdefgh|abcdefg
value：是指示图像填充边界的颜色，这里的颜色可以查找色码表，或者是线上颜色提取获取到目标颜色的RGB的值。
（1）constant边界填充，填充指定宽度的像素
cv2.BORDER_CONSTANT:添加的边界框像素值为常数(需要额外再给定一个参数value设置填充的颜色)。
import cv2
ys = cv2.imread('yueshan.png') #读取原图，每个边界填充都需要在原图的基础上完成，所以在使用时要先读取原图，把原图作为参数传入下面的方法中
ys=cv2.resize(ys,dsize=None,fx=0.5,fy=0.5) # 图片缩放
# ys=cv2.resize(ys,(640,480)) #图片大小调整
top,bottom,left,right = 50,50,50,50constant = cv2.copyMakeBorder(ys,top,bottom,left,right,borderType=cv2.BORDER_CONSTANT,value=(229,25,80))cv2.imshow('yuantu', ys)
cv2.waitKey(0)
cv2.imshow('CONSTANT', constant)
cv2.waitKey(0)
效果：
（2）REFLECT镜像边界填充
cv2.BORDER_REFLECT:添加的边框像素将是边界元素的镜面反射，“|”的两边是填充的内容，类似于gfedcba|abcdefgh|hgfedcba。 (交界处也复制了）
reflect = cv2.copyMakeBorder(ys,top,bottom,left,right,borderType=cv2.BORDER_REFLECT)
cv2.imshow('REFLECT', reflect)
cv2.waitKey(0)效果：
（3）REFLECT_101镜像边界填充改进
cv2.BORDER_REFLECT_101 或 cv2.BORDER_DEFAULT：和上面类似，但是有一些细微的不同，“|”的两边是填充的内容，类似于gfedcb|abcdefgh|gfedcba (交接处删除了），这里的边界a和h被删除了
reflect101 = cv2.copyMakeBorder(ys,top,bottom,left,right,borderType=cv2.BORDER_REFLECT101)
cv2.imshow('REFLECT_101', reflect101)
cv2.waitKey(0)效果：这里与reflect对比的效果不是特别明显
(4) REPLICATE使用最边界的像素值代替
cv2.BORDER_REPLICATE：使用最边界的像素值代替，“|”的两边是填充的内容，类似于aaaaaa|abcdefgh|hhhhhhh
replicate = cv2.copyMakeBorder(ys,top,bottom,left,right,borderType=cv2.BORDER_REPLICATE)
cv2.imshow('REPLICATE', replicate)
cv2.waitKey(0)效果：
(5)WRAP上下左右边依次替换
cv2.BORDER_WRAP：上下左右边依次替换，“|”的两边是填充的内容，cdefgh|abcdefgh|abcdefg
wrap = cv2.copyMakeBorder(ys,top,bottom,left,right,borderType=cv2.BORDER_WRAP)
cv2.imshow('WRAP', wrap)
cv2.waitKey(0)
效果：
二、阈值处理【重要】
阈值处理是指剔除图像内像素值高于一定值或低于一定值的像素点。使用的方法为:
retval,dst=cv2.threshold(src,thresh,maxval,type)
threshold函数总共有两个返回值
retval代表返回的阈值
dst代表阈值分割结果图像，与原始图像具有相同的大小和类型
参数：
src代表要进行阈值分割的图像，可以是多通道的（彩色的RGB三通道），8位或32位浮点型数值
thresh代表要设定的阈值
maxval代表type参数位THRESH_BINARY或者THRESH_BINARY_INV类型时，需要设定的最大值
type代表阈值分割的类型，具体内容如下表所示:
选项 像素值>thresh 其他情况
cv2.THRESH_BINARY maxval 0
cv2.THRESH_BINARY_INV 0 maxval
cv2.THRESH_TRUNC thresh 当前灰度值
cv2.THRESH_TOZERO 当前灰度值 0
cv2.THRESH_TOZERO_INV 0 当前灰度值
（1）读取图片并显示
imread转换灰度图有两种方法，方法一：cv2.imread('zl.png',cv2.COLOR_BGR2GRAY)
方法二：cv2.imread('zl.png',0)
import cv2
image = cv2.imread('zl.png',0) #灰度图，
cv2.imshow('gray', image) #原灰度图
cv2.waitKey(0)
（2）图像二值化处理，变为纯白和纯黑的图片
cv2.THRESH_BINARY 大于当前设置的阈值则将该点的设置为最大值，其他情况则为0
ret, binary = cv2.threshold(image, 175, 255, cv2.THRESH_BINARY)
cv2.imshow('binary', binary) #偏白的变纯白，偏黑的变纯黑
cv2.waitKey(0)
（3） 图像二值化处理并反转，将偏白色转化为纯黑色，将偏黑色转化为纯白色
cv2.THRESH_BINARY_INV 大于当前设置的阈值则将该点的设置为0，其他情况则为最大值
ret1, binaryinv = cv2.threshold(image, 175, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)
cv2.imshow('binaryinv', binaryinv) #偏白的变纯黑，偏黑的变纯白
cv2.waitKey(0)
（4） 当图片的数值超过阈值，则将该数值定为该阈值，低于阈值的数值保持不变
cv2.THRESH_TRUNC大于当前设置的阈值则将该点的设置为阈值，其他情况则为当前的灰度值即保持不变
ret2, trunc = cv2.threshold(image, 175, 255, cv2.THRESH_TRUNC)
cv2.imshow('trunc', trunc) #白色变得一样灰蒙蒙，偏黑的不变
cv2.waitKey(0)
（5）当图片的数值超过阈值，则保持不变，低于阈值的数值则设置为0，效果是将图片变暗。
cv2.THRESH_TOZERO_INV 大于当前设置的阈值则将该点的设置为当前灰度值，保持不变，其他情况则为0
ret3, tozero = cv2.threshold(image, 175, 255, cv2.THRESH_TOZERO)
cv2.imshow('tozero', tozero) #偏白色不变，偏黑的就变纯黑
cv2.waitKey(0)
（6）当图片的数值超过阈值，则设置为0，低于阈值的数值则保持不变。
cv2.THRESH_TOZERO_INV 大于当前设置的阈值则将该点的设置为0，其他情况则为当前灰度值，保持不变
ret4, tozeroinv = cv2.threshold(image, 175, 255, cv2.THRESH_TOZERO_INV)
cv2.imshow( 'tozeroinv', tozeroinv) #偏白色变纯黑，偏黑的不变
cv2.waitKey(0)
三、图像通道及表示知识补充
一张灰色图片上有许许多多的像素块，每个像素块都有一个数值，这个数值的取值范围时[0 ~ 255],数值越小颜色越暗越黑，数值越大颜色越亮表现为越白。
彩色图片则有三个通道RGB,针对每一个通道都有一个对应的值，以上面介绍边界填充的value为例，value=(229,25,80)，需要注意，在opencv中通道的顺序为BGR，也就是B=229,G=25,R=80.分别是英文的缩写，蓝色（blue）绿色(green)红色(red).
上面的阈值也是指一个在0~255之间的值。