本篇文章为大家展示了如何在Python中使用OpenCV实现油画效果,内容简明扼要并且容易理解,绝对能使你眼前一亮,通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。
油画简单的理解是带有艺术感的图像,色彩相对于原图要更加鲜艳,但却是失真的。
而且对于喜欢欣赏艺术的读者,肯定或多或少关注过油画,油画并不细腻,而且小部分因为色块的堆积非常模糊。所以,我们实现油画的原理是:逐行对图像进行处理,使周围相邻距离的像素进行打乱。
至于打乱的算法,你可以随机设计。不过,需要注意的是在处理到图像边缘时,比如左下角最后一个像素,那么如果打乱其像素,取右边的显然不可取,因为右边没有像素会导致数组越界。所以在处理油画时,可以人为的剪掉部分边缘像素用于混淆。
还有,油画因为用色大胆,所以我们需要增强图像的色彩空间。而python的PIL库有一个现成的类ImageEnhance。该类专门用于图像的增强处理,不仅可以增强图像的亮度,对比度,色度,还可以增强图像的锐度,因此我们实现油画可以通过它快速实现图像增强的操作。
下面,我们来看看其图像增强如何实现。代码如下:
enh_col=ImageEnhance.Color(img) color = 2.0 new_img = enh_col.enhance(color)
此处的img是PIL读取的图片,如果想PIL读取图片转到OpenCV读取图片的格式可以通过如下代码完成:
new_img = cv2.cvtColor(np.asarray(new_img), cv2.COLOR_RGB2BGR)
其中,new_img为PIL读取的图片格式。
而enhance函数的参数color代表了图像色彩的丰富程度和饱和度,数值为1时保持色度不变,数值增加表示色度比例增加,以此达到图像增强的效果。
既然已经了解了实现油画效果的原理。下面,我们直接上代码来完成油画的操作。具体代码如下所示:
# 油画效果 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 # 图像增强 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()
运行之后,效果如下:
像油画效果一样,水彩效果也可以用单行代码完成,但不包括导入和图像读取。
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
上述内容就是如何在Python中使用OpenCV实现油画效果,你们学到知识或技能了吗?如果还想学到更多技能或者丰富自己的知识储备,欢迎关注亿速云行业资讯频道。
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