Opencv怎么实现图像卡通化效果(opencv,开发技术)

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。

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）

importcv2img=cv2.imread('bird.jpg')cv2.imshow('bird',img)gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)#BlurtheimageusingGaussianBlur#高斯核服从正态分布，核数越大，越模糊gray_blur=cv2.GaussianBlur(gray,(75,75),0)#Converttheimageintopencilsketchcartoon=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。

importcv2img=cv2.imread('bird.jpg')cv2.imshow('bird',img)#converttheimageintograyscaleimagegray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)#Blurthegrayscaleimagewithmedianblur中值滤波gray_blur=cv2.medianBlur(gray,3)#Applyadaptivethresholdingtodetectedges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#Sharpentheimage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#Mergethecolorsofsameimagesusing"edges"asamaskcartoon=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

importcv2img=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-edgesdummy,cartoon=cv2.threshold(edges_inv,0,255,cv2.THRESH_BINARY)cv2.imshow('cartoon.jpg',cartoon)cv2.waitKey()cv2.destroyAllWindows()