一、方法原理(步骤)
1.将彩色图片转换为灰度图片(调用opencv的cvtColor()方法);
2.将图片分割为若干个小方块,后面会统一小方块中每一个像素的灰度值;
3.将0-255的灰度值划分为几个等级,并把上一步处理的结果映射到这些范围内。例如0-255一共256个灰度等级,把它划分为四个段,即每段有64个灰度等级(0-63为第一段,64-127为第二段,128-191为第三段,192-255为第四段);
4.找到每个小方块中,最多灰度等级的所有像素,并求这些像素的均值;
5.用上一步得到的每个小方块的均值,来替换每个小方块中的所有像素值,即可实现油画效果。
二、代码实现
首先导入包:
import numpy as np import cv2
读取原图,得到原图的宽高信息:
img=cv2.imread('ziliao/image00.JPG',1) imInfo=img.shape height=imInfo[0] width=imInfo[1]
完成彩色图片向灰度图片的转化:
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) '''该函数用于颜色的转换,第一个参数为待处理的原图, 第二个参数表示转换的颜色'''
本实例中将图片分割为若干个8×8的小方块,将0-255的灰度值分为8个等级,下面定义了一个数组array1来装载这8个等级中的像素个数,然后找出每个小方块中包含最多像素的等级,如下:
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) dst=np.zeros((height,width,3),np.uint8) for i in range(4,height-4): for j in range(4,width-4): array1 = np.zeros(8, np.uint8) #用于存储每个灰度等级的像素个数 for m in range(-4, 4): #计算8*8小方块中的array1的值 for n in range(-4,4): p1 = int(gray[i + m, j + n] / 32) #除以32得到该点应该位于第几个灰度等级 array1[p1] = array1[p1] + 1 currentMax = array1[0] l = 0 for k in range(0,8): #找到像素点最多的那个灰度等级 if currentMax<array1[k]: currentMax = array1[k] l = k #以下方法是简化处理了,也可以按前文所说的那样求均值处理 for m in range(-4,4): for n in range(-4,4): if gray[i+m,j+n]>=(l*32) and gray[i+m,j+n]<=((l+1)*32): (b,g,r) = img[i+m,j+n] dst[i,j] = (b,g,r) cv2.imshow('img',img) cv2.imshow('dst',dst) cv2.waitKey(0)
三、运行结果
左为原图
四、完整代码
import numpy as np import cv2 img=cv2.imread('ziliao/image00.png',1) imInfo=img.shape height=imInfo[0] width=imInfo[1] gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) dst=np.zeros((height,width,3),np.uint8) for i in range(4,height-4): for j in range(4,width-4): array1 = np.zeros(8, np.uint8) for m in range(-4, 4): for n in range(-4,4): p1 = int(gray[i + m, j + n] / 32) array1[p1] = array1[p1] + 1 currentMax = array1[0] l = 0 for k in range(0,8): if currentMax<array1[k]: currentMax = array1[k] l = k for m in range(-4,4): for n in range(-4,4): if gray[i+m,j+n]>=(l*32) and gray[i+m,j+n]<=((l+1)*32): (b,g,r) = img[i+m,j+n] dst[i,j] = (b,g,r) cv2.imshow('img',img) cv2.imshow('dst',dst) cv2.waitKey(0)
总结
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2024年07月03日
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