处理灰度图片时，用N*N领域的矩阵来过滤图片里每个像素的时候(类似最大值最小值以及均值滤波)，图片的四个角会因为超出范围而无法过滤，因此需要在原本的图片放大N//2像素的padding，而且为了防止过滤时padding的数字影响最后结果，所以需要自行判断填入的数字。
以下是我封装的方法，供大家参考。
参数的设置：
padding 为增加的圈数，一般是N//2
num 为要填充的数字
matrix_row_size, matrix_col_size是矩阵的尺寸，也就是原始图片的大小
matrix就是读取的灰度图片
def expand_matrix(padding, num, matrix_row_size, matrix_col_size, matrix):
matrix_larger = np.ones((matrix_row_size + padding * 2, matrix_col_size + padding * 2))
matrix_larger = matrix_larger * num
for row in range(padding, matrix_row_size + padding):
for col in range(padding, matrix_col_size + padding):
matrix_larger[row, col] = matrix[row - padding, col - padding]
return matrix_larger
