Python 基于 OpenCV 视觉图像处理实战 之 OpenCV 简单实战案例 之七 简单水彩画效果 |
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Python 基于 OpenCV 视觉图像处理实战 之 OpenCV 简单实战案例 之七 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 之七 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： 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。 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。 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。 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）。 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。 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 cv2 def 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 watercolor def 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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