Python-OpenCV實現素描效果
素描的實現原理
要實現一種圖像處理的效果，首先我們需要掌握其實現的具體原理。
相信經常使用PS的用戶肯定自己通過該軟件處理過素描的效果實現。那么，我們可以參考一樣PS實現素描效果的步驟：
去色：因為素描只有黑白兩種顏色，所以彩色圖像必須轉換為灰度圖像
復制去色圖層，并且反色。反色的公式為：Y(i,j)=255-X(i,j)
對反射圖像進行高斯模糊
模糊后的圖像疊加模式選擇顏色減淡效果
而顏色減淡的公式如下：
C=MIN（A+（A+B）/（255-B），255）
C：混合結果
A：去色后的像素點
B：高斯模糊后的像素點
感謝鼓勵與支持??????，往期文章都在最后梳理出來了(●'?'●)
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反色的實現
def sketch_effect(img):new_img = img.copy()w, n = img.shapegray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)zero_img = np.zeros((h, w), dtype=np.uint8)gray = cv2.addWeighted(gray, -1, zero_img, 0, 255, 0)
高斯濾波
通過上面的代碼，我們實現了第一步轉換為灰度圖像，也實現了第二步進行反色操作。
接下來，我們需要做的就是實現高通濾波。實現高通濾波的函數為：cv2.GaussianBlur()。
下面，我們來對圖像進行第三個操作：對反色圖像進行高通濾波。代碼如下：
def sketch_effect(img):h, w, n = img.shapegray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)zero_img = np.zeros((h, w), dtype=np.uint8)anti_color = cv2.addWeighted(gray, -1, zero_img, 0, 255, 0)cv2.imshow("2", anti_color)grayGB = cv2.GaussianBlur(anti_color, (15, 15), 0)new_img = cv2.addWeighted(gray, 0.5, grayGB, 0.5, 0)return new_imgif __name__ == "__main__":img = cv2.imread("4.jpg")cv2.imshow("0", img)cv2.imshow("1", sketch_effect(img))cv2.waitKey()cv2.destroyAllWindows()
運行之后效果如下：
左0為原圖，中間1為實現的素描效果，右2為反色圖像。
「?? 感謝大家」
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