使用opencv可以使用以下5个步骤创建卡通效果
1、应用双边滤镜以减少图像的调色板。
2、将原始彩色图像转换为灰度。
3、应用中间模糊，以减少灰度图像中的图像噪声。
4、使用自适应阈值从灰度图像创建边缘蒙版。
5、将步骤1中的彩色图像与步骤4中的边缘遮罩合并。
步骤一、由于双边滤镜可以平滑平面区域，同时保持边缘清晰，因此非常适合将RGB图像转换为卡通图像。但是双边滤波器比其他平滑算子（例如，高斯模糊）要慢几个数量级。因此，如果速度很重要，那么对原始图像的缩小版本进行操作可能是一个好主意。即使缩小规模，双边过滤器仍然可能比他的算法慢。因此，另一个技巧是重复（例如，通过num_bilateral = 7七次）应用一个小的双边过滤器，而不是一次应用一个大的双边过滤器。但是实际上这个速度一般都可以接受的
import cv2num_down = 2
stepsnum_bilateral = 7
steps img_rgb = cv2.imread("img_example.jpg")
img_color = img_rgbfor _ in xrange(num_down):
img_color = cv2.pyrDown(img_color)
for _ in xrange(num_bilateral):
img_color = cv2.bilateralFilter(img_color, d=9,sigmaColor=9,sigmaSpace=7)
for _ in xrange(num_down):
img_color = cv2.pyrUp(img_color)
步骤2-3：使用中值滤波器降低噪声
自适应阈值的优点在于，它可以检测图像的每个（小）邻域中最显着的特征，而与图像的整体属性无关，这正是我们想要在对象和对象周围绘制粗体，黑色轮廓时所需要的漫画中的人。但是，此属性也使自适应阈值容易受到噪声的影响。因此，最好使用中值滤波器对图像进行预处理，该滤波器将每个像素值替换为较小（例如7像素）邻域中所有像素的中值：
img_gray= cv2.cvtColor(img_rgb, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
img_blur= cv2.medianBlur(img_gray,7)
步骤4：使用自适应阈值创建边缘遮罩
降噪后，可以安全地应用自适应阈值。即使剩下一些图像噪声，使用blockSize = 9的cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C算法也将确保将阈值应用于9x9邻域平均值减去C = 2：
img_edge = cv2.adaptiveThreshold(img_blur,255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C,
cv2.THRESH_BINARY, blockSize=9, C=2)
步骤5：将彩色图像与边缘蒙版组合
img_edge = cv2.cvtColor(img_edge, cv2.COLOR_GRAY2RGB)
img_cartoon = cv2.bitwise_and(img_color, img_edge)
cv2.imshow("cartoon", img_cartoon)
测试地址点滴图片在线转卡通工具
效果图
网友评论