基于Opencv的图像卡通化实现代码

 更新时间:2022年01月07日 14:27:31   作者:Giao哥不瘦到100不改名  
这篇文章主要介绍了基于Opencv的图像卡通化,主要工具是高斯滤波器、细节增强滤波器、双边滤波、拉普拉斯滤波器,通过实例代码给大家介绍的非常详细,需要的朋友可以参考下

OpenCV的全称是:Open Source Computer Vision Library。OpenCV是一个基于(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux、Windows和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。

本文给大家介绍基于Opencv的图像卡通化,主要工具是高斯滤波器、细节增强滤波器、双边滤波、拉普拉斯滤波器。

铅笔素描效果

将输入图像灰度化后及逆行高斯滤波,其中由于高斯滤波服从正态分布,核数越大、越模糊最后一步是将原始灰度图像除以模糊后的灰度图像。这样可以得出两个图像中每个像素之间的变化率。模糊效果越强,每个像素的值相对于其原点的变化就越大,因此,它使我们的铅笔素描更加清晰。其中第一幅图核数为25,第二幅图核数为75。(领会除法运用在此处的妙处)


import cv2
img=cv2.imread('bird.jpg')
cv2.imshow('bird',img)
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# Blur the image using Gaussian Blur
#高斯核服从正态分布,核数越大,越模糊
gray_blur = cv2.GaussianBlur(gray, (75, 75), 0)
# Convert the image into pencil sketch
cartoon = cv2.divide(gray, gray_blur, scale=250.0)
cv2.imshow('cartoon.jpg',cartoon)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

国画效果

国画效果:锐化图像,平滑颜色以及增强边缘效果。
1.将原图像进行中值滤波后进行自适应均值滤波后的边缘图像。
2.将原RGB图像进行基于细节增强滤波器的锐化下图1。(当把细节增强滤波器换为双边滤波,显得更加平滑,下图2)
3.将锐化后的图像与边缘图像进行按位与得到最终效果图。


import cv2
img=cv2.imread('bird.jpg')
cv2.imshow('bird',img)
#convert the image into grayscale image
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
#Blur the grayscale image with median blur中值滤波
gray_blur = cv2.medianBlur(gray, 3)
#Apply adaptive thresholding to detect edges检测图像边缘
edges = cv2.adaptiveThreshold(gray_blur, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C,cv2.THRESH_BINARY, 9, 9)#自适应均值滤波
#Sharpen the image锐化图像
color = cv2.detailEnhance(img, sigma_s=5, sigma_r=0.5)
cv2.imshow('color',color)
#细节增强函数 sigma_s控制着邻域的大小,该邻域的大小将被加权以替换图像中的像素值。值越高,邻域越大。这样可以使图像更平滑
#:如果要在平滑图像时保留边缘,这很重要。较小的值只会产生非常相似的颜色进行平均(即平滑),而相差很大的颜色将保持不变
#Merge the colors of same images using "edges" as a mask
cartoon = cv2.bitwise_and(color, color, mask=edges)
cv2.imshow('cartoon',cartoon)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

抽象效果

拉普拉斯滤波器:通过对象内部的灰度级和图像背景强度来突出对象的边缘

import cv2
img=cv2.imread('bird.jpg')

gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv2.imshow('img.jpg', img )

gray = cv2.medianBlur(gray, 3)
edges = cv2.Laplacian(gray, -1, ksize=5)
edges_inv = 255 - edges
dummy, cartoon = cv2.threshold(edges_inv, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY)
cv2.imshow('cartoon.jpg', cartoon )
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

到此这篇关于基于Opencv的图像卡通化实现代码的文章就介绍到这了,更多相关Opencv图像卡通化内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!

相关文章

  • Pycharm配置Anaconda环境的详细图文教程

    Pycharm配置Anaconda环境的详细图文教程

    PyCharm是一款很好用很流行的python编辑器,Anaconda通过管理工具包、开发环境、Python版本,大大简化了你的工作流程,下面这篇文章主要给大家介绍了关于Windows系统下Pycharm配置Anaconda环境的相关资料,需要的朋友可以参考下
    2023-02-02
  • 如何将yolov5中的PANet层改为BiFPN详析

    如何将yolov5中的PANet层改为BiFPN详析

    现在yolov5的neck用的是PANet,在efficient论文中提出了BiFPN结构,还有更加不错的性能,下面这篇文章主要给大家介绍了关于如何将yolov5中的PANet层改为BiFPN的相关资料,需要的朋友可以参考下
    2022-06-06
  • python numpy和list查询其中某个数的个数及定位方法

    python numpy和list查询其中某个数的个数及定位方法

    今天小编就为大家分享一篇python numpy和list查询其中某个数的个数及定位方法,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
    2018-06-06
  • Python多线程爬取豆瓣影评API接口

    Python多线程爬取豆瓣影评API接口

    这篇文章主要介绍了Python多线程爬取豆瓣影评API接口,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
    2019-10-10
  • Python实现图片识别加翻译功能

    Python实现图片识别加翻译功能

    这篇文章主要介绍了Python使用百度AI接口实现图片识别加翻译功能,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细,具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下
    2019-12-12
  • pandas dataframe保留重复行的方法

    pandas dataframe保留重复行的方法

    如何保留Pandas DataFrame中的重复行,可以使用duplicated()方法和布尔索引,具有一定的参考价值,感兴趣的可以了解一下
    2023-11-11
  • PyQt教程之自定义组件Switch Button的实现

    PyQt教程之自定义组件Switch Button的实现

    这篇文章主要为大家详细介绍了PyQt中如何实现自定义组件Switch Button,文中的示例代码简洁易懂,具有一定的学习价值,感兴趣的可以了解一下
    2023-05-05
  • 使用Python在Word中插入图片并文字环绕的方法

    使用Python在Word中插入图片并文字环绕的方法

    在Word文档中插入图片能够提供更直观的信息,插入图片时,我们还可以调整图片大小,以及设置合适的文字环绕方式,本文将提供两种使用Python在Word文档中插入图片并设置文字环绕的方法,需要的朋友可以参考下
    2024-06-06
  • python制作企业邮箱的爆破脚本

    python制作企业邮箱的爆破脚本

    这篇文章主要介绍了python制作企业邮箱的爆破脚本的相关资料,需要的朋友可以参考下
    2016-10-10
  • Python中的Xpath和lxml库的使用详解

    Python中的Xpath和lxml库的使用详解

    这篇文章主要介绍了Python中的Xpath和lxml库的使用详解,XPath即 XML路径语言,它是一门在 XML 文档中查找信息的语言,最初被用来搜寻 XML 文档,同时它也适用于搜索 HTML 文档,因此,在爬虫过程中可以使用 XPath 来提取相应的数据,需要的朋友可以参考下
    2023-12-12

最新评论