引言

写生素描很漂亮，但是需要有美术功底，想要一张写生素描照片，怎么办呢？可以使用OpenCV-Python 模块实现批量为照片添加写生素描滤镜。新手设计为了安全起见，先把原照片放入一个目录，然后再指定一个目标路径（即转换后的图片保存路径，这样可以防止源文件被破坏）。运行程序，生成效果图如下所示。

样图1.png
样图2.png

思路分析

需要Python 的第三方模块 OpenCV-Python 和 NumPy 模块，如果未安装，先安装，安装跳过此步骤。

查看模块已安装pip list.png
写个方法名称为filter()，该方法需要传递两个参数，第一个参数用于指定图片路径，第二个参数用于指定图片名称。在该方法中，首先将源文件路径和文件名拼接为源文件的绝对路径，并且生成目标文件路径，然后应用OpenCV-Python 模块的imread() 方法读取源图片，并且对其进行采样及滤波，再将其转换为灰度，并且增加模糊效果，最后进行边缘增强并保存图片。
通过for 循环读取指定路径下的全部图片文件，再调用filter() 方法为图片应用写生素描滤镜。代码如下：

"""
# -*- coding: utf-8 -*-
@Time ： 2021/2/20 21:04
@Auth ： Yvon～早安阳光
@File ：piliangsumiao
"""
# 导入OpenCV-Python模块、导入文件与系统模块
import cv2,os

def filter(filein, picture_name):
    imgI_filename = os.path.join(filein, picture_name) # 源文件路径
    imgO_filename = os.path.join(r'out', picture_name) # 目标文件路径
    img_rgb = cv2.imread(imgI_filename) # 读取源图片
    num_down = 2 # 缩减像素采样的数目
    num_bilateral = 9 # 定义双边滤波的数目

    # 用高斯金字塔降低取样
    img_color = img_rgb
    for _ in range(num_down):
        img_color = cv2.pyrDown(img_color)

    # 重复使用小的双边滤波代替一个大的滤波
    for _ in range(num_bilateral):
        img_color = cv2.bilateralFilter(img_color, d=4, sigmaColor=8, sigmaSpace=4)
        # 升采样图片到原始大小
        for _ in range(num_down):
            img_color = cv2.pyrUp(img_color)
        img_gray = cv2.cvtColor(img_rgb, cv2.COLOR_RGB2GRAY) # 转换为灰度
        img_blur = cv2.medianBlur(img_gray, 19) # 增加模糊效果。值越大越模糊（取奇数）

    # 检测到边缘并且增强其效果
    img_edge = cv2.cvtColor(img_blur, 256, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C,cv2.THRESH_BINARY,blockSize=9,C=2)
    img_edge = cv2.cvtColor(img_edge, cv2.COLOR_GRAY2RGB) # 彩色图像转为灰度图像
    cv2.imwrite(imgO_filename, img_edge) # 保存图片
if __name__ == '__main__':
    imagelist = [] # 创建空列表
    # 循环读取指定路径下的文件名
    for filename in os.listdir(r'in'):
        imagelist.append(filename) # 将文件名添加到imagelist
        print(filename)
        filter(r'in',filename) # 为图片应用写生素描滤镜

素描.png