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OpenCV-Python實現油畫效果的實例

發(fā)布日期:2022-03-15 08:27 | 文章來源:站長之家

油畫的實現原理

油畫簡單的理解是帶有藝術感的圖像,色彩相對于原圖要更加鮮艷,但卻是失真的。

而且對于喜歡欣賞藝術的讀者,肯定或多或少關注過油畫,油畫并不細膩,而且小部分因為色塊的堆積非常模糊。所以,我們實現油畫的原理是:逐行對圖像進行處理,使周圍相鄰距離的像素進行打亂。

至于打亂的算法,你可以隨機設計。不過,需要注意的是在處理到圖像邊緣時,比如左下角最后一個像素,那么如果打亂其像素,取右邊的顯然不可取,因為右邊沒有像素會導致數組越界。所以在處理油畫時,可以人為的剪掉部分邊緣像素用于混淆。

還有,油畫因為用色大膽,所以我們需要增強圖像的色彩空間。而python的PIL庫有一個現成的類ImageEnhance。該類專門用于圖像的增強處理,不僅可以增強圖像的亮度,對比度,色度,還可以增強圖像的銳度,因此我們實現油畫可以通過它快速實現圖像增強的操作。

下面,我們來看看其圖像增強如何實現。代碼如下:

enh_col=ImageEnhance.Color(img)
color = 2.0
new_img = enh_col.enhance(color)

此處的img是PIL讀取的圖片,如果想PIL讀取圖片轉到OpenCV讀取圖片的格式可以通過如下代碼完成:

new_img = cv2.cvtColor(np.asarray(new_img), cv2.COLOR_RGB2BGR)

其中,new_img為PIL讀取的圖片格式。

而enhance函數的參數color代表了圖像色彩的豐富程度和飽和度,數值為1時保持色度不變,數值增加表示色度比例增加,以此達到圖像增強的效果。

實現油畫效果

既然已經了解了實現油畫效果的原理。下面,我們直接上代碼來完成油畫的操作。具體代碼如下所示:

# 油畫效果
def oil_effect(img):
 h, w, n = img.shape
 new_img = np.zeros((h - 2, w, n), dtype=np.uint8)
 for i in range(h - 2):
  for j in range(w):
if random.randint(1, 10) % 3 == 0:
 new_img[i, j] = img[i - 1, j]
elif random.randint(1, 10) % 2 == 0:
 new_img[i, j] = img[i + 1, j]
else:
 new_img[i, j] = img[i + 2, j]
 return new_img

# 圖像增強
def img_add():
 img = Image.open("oil.jpg")
 enh_col = ImageEnhance.Color(img)
 color = 2.0
 new_img = enh_col.enhance(color)
 new_img = cv2.cvtColor(np.asarray(new_img), cv2.COLOR_RGB2BGR)
 return new_img

if __name__ == "__main__":
 img = cv2.imread("49.jpg")
 oil_img = oil_effect(img)
 cv2.imwrite("oil.jpg", oil_img)
 cv2.imshow("0", img)
 cv2.imshow("1", img_add())
 cv2.waitKey()
 cv2.destroyAllWindows()

運行之后,效果如下:

水彩效果

像油畫效果一樣,水彩效果也可以用單行代碼完成,但不包括導入和圖像讀取。

cv2.stylization()

import cv2
img = cv2.imread('img.jpg')
res = cv2.stylization(img, sigma_s=60, sigma_r=0.6)
# sigma_s controls the size of the neighborhood. Range 1 - 200
# sigma_r controls the how dissimilar colors within the neighborhood will be averaged. A larger sigma_r results in large regions of constant color. Range 0 - 1

到此這篇關于OpenCV-Python實現油畫效果的實例的文章就介紹到這了,更多相關OpenCV 油畫內容請搜索本站以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持本站!

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