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:
-
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。
-
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。
-
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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