图像增广中，边缘填充颜色写元组还是写单一数值

一，写元组：

self.border_fill_value = 114, 114, 114  # 定义为元组



# 仿射变换的时候的写法：

merge_mosaic_image = cv2.warpAffine(merge_mosaic_image, M, 
                                            (self.image_size, self.image_size), 
                                            flags=cv2.INTER_LINEAR, 
                                            borderMode=cv2.BORDER_CONSTANT,
                                            borderValue=self.border_fill_value) # 本身定义的时候就是元组，直接传入就行


# 四周填充
image = cv2.copyMakeBorder(image, pad_top, pad_bottom, pad_left, pad_right, 
                           borderType=cv2.BORDER_CONSTANT,
                           value=self.border_fill_value)

此时的加载速度为：

二、写数值的时候：

self.border_fill_value = 114  # 定义为数值形式



# (B, G, R)
# (114, 0, 0)  这里的borderValue需要写元组，底层是c++ 速度快
merge_mosaic_image = cv2.warpAffine(merge_mosaic_image, M, 
                                   (self.image_size, self.image_size), 
                                   flags=cv2.INTER_LINEAR, 
                                   borderMode=cv2.BORDER_CONSTANT,
                                   borderValue=(self.border_fill_value, self.border_fill_value, self.border_fill_value))


# 四周填充
image = cv2.copyMakeBorder(image, pad_top, pad_bottom, pad_left, pad_right, 
                           borderType=cv2.BORDER_CONSTANT,
                           value=(self.border_fill_value, self.border_fill_value, self.border_fill_value))

此时的速度：

速度是原来的1.72倍。

所以： np.full 如果填充的是tuple,会造成性能严重影响，所以填充的值一定要给int

warpAffine中提供的borderValue必须是tuple,如果是数值，就等同于(114, 0, 0)，这并不是预期的颜色，而提供tuple,会在C++层面被解析正确高效的处理，不存在np.full的问题。C++中memset -—> cpu直接提供的指令，是非常高效的。如果提供的是tuple，只能循环赋值，这里指的是np.full