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Python 基于 OpenCV 视觉图像处理实战 之 OpenCV 简单实战案例 之八 简单水彩画效果

Python 基于 OpenCV 视觉图像处理实战 之 OpenCV 简单实战案例 之八 简单水彩画效果

目录

Python 基于 OpenCV 视觉图像处理实战 之 OpenCV 简单实战案例 之八 简单水彩画效果

一、简单介绍

二、简单图像浮雕效果实现原理

三、简单水彩画效果案例实现简单步骤

四、注意事项:


一、简单介绍

Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。是一种面向对象的动态类型语言,最初被设计用于编写自动化脚本(shell),随着版本的不断更新和语言新功能的添加,越多被用于独立的、大型项目的开发。Python是一种解释型脚本语言,可以应用于以下领域: Web 和 Internet开发、科学计算和统计、人工智能、教育、桌面界面开发、软件开发、后端开发、网络爬虫。

这里使用 Python  基于 OpenCV 进行视觉图像处理,......

二、简单图像浮雕效果实现原理

水彩画是一种具有独特风格的绘画形式,其特点包括:

  • 色彩丰富:水彩画常常使用鲜艳的色彩,色彩层次丰富,可以呈现出丰富多彩的效果。

  • 柔和渐变:水彩画的色彩过渡通常比较柔和,可以呈现出平滑的渐变效果,使得画面更加柔和自然。

  • 透明质感:水彩画具有一种透明质感,颜色之间可以相互渗透,形成柔和的色彩层次。

  • 颜料晕染:在水彩画中,颜料常常会晕染开来,形成具有艺术感染力的效果。

要实现水彩画效果,可以采用以下方法:

  • 模糊处理:对图像进行模糊处理,可以使得图像中的细节变得柔和,呈现出水彩画的特有质感。常见的模糊方法包括高斯模糊、中值模糊等。

  • 边缘保留滤波:边缘保留滤波可以保留图像的边缘信息,同时对图像的其他部分进行模糊处理,从而增强图像的整体层次感和质感。

  • 颜色量化:对图像的颜色进行量化处理,可以降低图像的色彩深度,使得图像的色彩更加柔和,符合水彩画的特点。

  • 纹理增强:通过增强图像的纹理信息,可以使得图像更加丰富多彩,增强水彩画的艺术感染力。

  • 局部调整:根据实际需求,对图像的局部区域进行调整,可以进一步增强水彩画的效果,使得画面更加丰富多彩。

实现原理:

1、灰度转换:首先,将彩色图像转换为灰度图像,以减少处理的复杂度。

将彩色图像转换为灰度图像,通常可以使用以下函数:

gray_image = cv2.cvtColor(color_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

这里 color_image 是彩色图像,cv2.COLOR_BGR2GRAY 表示将BGR格式的彩色图像转换为灰度图像。

2、中值模糊处理:对灰度图像进行中值模糊处理,以减少图像中的噪声,使得后续的边缘检测更加准确。

对灰度图像进行中值模糊处理,可以使用以下函数:

blurred_image = cv2.medianBlur(gray_image, ksize)

这里 ksize 是中值模糊的核大小,一般取奇数,表示模糊的程度。

3、边缘检测:使用 Laplacian 算子进行边缘检测,以获取图像中的边缘信息。

使用 Laplacian 算子进行边缘检测,可以使用以下函数:

edges = cv2.Laplacian(blurred_image, ddepth, ksize)

这里 ddepth 表示输出图像的深度(通常设置为cv2.CV_64F),ksize 是 Laplacian 算子的核大小。

4、边缘二值化:对边缘图像进行二值化处理,得到一个边缘掩码,其中边缘部分为白色(255),非边缘部分为黑色(0)。

对边缘图像进行二值化处理,可以使用以下函数:

_, edge_binary = cv2.threshold(edges, threshold, max_val, cv2.THRESH_BINARY)

这里 threshold 是阈值,超过阈值的像素设为 max_val,否则设为0。

5、颜色量化:对原始彩色图像进行颜色量化处理,保留图像的边缘特征,同时降低图像的颜色深度。

对原始彩色图像进行颜色量化处理,保留图像的边缘特征,可以使用以下函数:

quantized_image = cv2.cvtColor(color_image, cv2.COLOR_BGR2LAB)

这里将彩色图像转换到 LAB 色彩空间,这种颜色空间对颜色量化非常友好。

6、合并处理:将颜色量化后的图像与边缘掩码进行合并,只保留图像中的边缘部分,并对非边缘部分进行遮罩,从而生成水彩画效果的图像。

合并处理,可以通过以下函数实现:

result_image = cv2.bitwise_and(quantized_image, quantized_image, mask=edge_binary)

这里的关键函数是 cv2.bitwise_and(),它是 OpenCV 中用于按位与运算的函数。具体参数含义如下:

  • quantized_image: 颜色量化后的图像。
  • quantized_image: 作为第二个参数,这里与第一个参数相同,表示进行按位与运算的第二个图像。
  • mask: 边缘掩码,即二值化后的边缘图像。只有与该掩码中对应位置为白色的像素才会被保留,其他像素会被置为0。

这样处理后,结果图像中只会保留原始彩色图像的边缘部分,非边缘部分会被遮罩掉,生成水彩画效果的图像。

三、简单水彩画效果案例实现简单步骤

1、编写代码

2、运行效果

3、具体代码

"""
简单水彩画效果"""import cv2def watercolor_effect(image):"""水彩画效果:param image::return:"""# 将图像转换为灰度图像gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 对灰度图像进行中值模糊处理blurred = cv2.medianBlur(gray, 15)# 对模糊处理后的图像进行边缘检测edges = cv2.Laplacian(blurred, cv2.CV_8U, ksize=5)# 对边缘图像进行二值化处理_, mask = cv2.threshold(edges, 100, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)# 对原始图像进行颜色量化quantized = cv2.edgePreservingFilter(image, flags=1, sigma_s=60, sigma_r=0.4)# 将颜色量化后的图像与边缘掩码进行合并watercolor = cv2.bitwise_and(quantized, quantized, mask=mask)return watercolordef main():# 读取图像image = cv2.imread('Images/DogFace.jpg')# 设置窗口属性,并显示图片cv2.namedWindow("Dog", cv2.WINDOW_KEEPRATIO)cv2.imshow("Dog", image)# 应用水彩画效果watercolor_image = watercolor_effect(image)# 设置窗口属性,并显示图片cv2.namedWindow("Watercolor Image", cv2.WINDOW_KEEPRATIO)cv2.imshow('Watercolor Image', watercolor_image)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()if __name__ == "__main__":main()

四、注意事项:

  1. 参数调整:水彩画效果的质量受到参数的影响,尤其是中值模糊处理、边缘检测和颜色量化的参数。可以根据实际情况调整参数,以获得最佳的效果。

  2. 灰度处理:在处理彩色图像之前,首先要将其转换为灰度图像。这是因为水彩画效果通常只应用于单通道图像。

  3. 效率考虑:水彩画效果的处理可能会比较耗时,尤其是在边缘检测和颜色量化方面。因此,在处理大尺寸图像时,需要考虑到效率问题。

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