Python 基于 OpenCV 视觉图像处理实战之 OpenCV 简单实战案例之七简单水彩画效果

一、简单介绍

Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。是一种面向对象的动态类型语言，最初被设计用于编写自动化脚本(shell)，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越多被用于独立的、大型项目的开发。Python是一种解释型脚本语言，可以应用于以下领域： Web 和 Internet开发、科学计算和统计、人工智能、教育、桌面界面开发、软件开发、后端开发、网络爬虫。

这里使用 Python 基于 OpenCV 进行视觉图像处理，......

二、简单图像浮雕效果实现原理

水彩画是一种具有独特风格的绘画形式，其特点包括：

要实现水彩画效果，可以采用以下方法：

模糊处理：对图像进行模糊处理，可以使得图像中的细节变得柔和，呈现出水彩画的特有质感。常见的模糊方法包括高斯模糊、中值模糊等。
边缘保留滤波：边缘保留滤波可以保留图像的边缘信息，同时对图像的其他部分进行模糊处理，从而增强图像的整体层次感和质感。
颜色量化：对图像的颜色进行量化处理，可以降低图像的色彩深度，使得图像的色彩更加柔和，符合水彩画的特点。
纹理增强：通过增强图像的纹理信息，可以使得图像更加丰富多彩，增强水彩画的艺术感染力。
局部调整：根据实际需求，对图像的局部区域进行调整，可以进一步增强水彩画的效果，使得画面更加丰富多彩。

实现原理：

1、灰度转换：首先，将彩色图像转换为灰度图像，以减少处理的复杂度。

2、中值模糊处理：对灰度图像进行中值模糊处理，以减少图像中的噪声，使得后续的边缘检测更加准确。

3、边缘检测：使用 Laplacian 算子进行边缘检测，以获取图像中的边缘信息。

4、边缘二值化：对边缘图像进行二值化处理，得到一个边缘掩码，其中边缘部分为白色（255），非边缘部分为黑色（0）。

5、颜色量化：对原始彩色图像进行颜色量化处理，保留图像的边缘特征，同时降低图像的颜色深度。

对原始彩色图像进行颜色量化处理，保留图像的边缘特征，可以使用以下函数：

quantized_image = cv2.cvtColor(color_image, cv2.COLOR_BGR2LAB)

这里将彩色图像转换到 LAB 色彩空间，这种颜色空间对颜色量化非常友好。

6、合并处理：将颜色量化后的图像与边缘掩码进行合并，只保留图像中的边缘部分，并对非边缘部分进行遮罩，从而生成水彩画效果的图像。

三、简单水彩画效果案例实现简单步骤

1、编写代码

Python 基于 OpenCV 视觉图像处理实战之 OpenCV 简单实战案例之七简单水彩画效果-LMLPHP

2、运行效果

Python 基于 OpenCV 视觉图像处理实战之 OpenCV 简单实战案例之七简单水彩画效果-LMLPHP

3、具体代码

"""
简单水彩画效果

"""

import cv2


def watercolor_effect(image):
    """
    水彩画效果
    :param image:
    :return:
    """
    # 将图像转换为灰度图像
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 对灰度图像进行中值模糊处理
    blurred = cv2.medianBlur(gray, 15)

    # 对模糊处理后的图像进行边缘检测
    edges = cv2.Laplacian(blurred, cv2.CV_8U, ksize=5)

    # 对边缘图像进行二值化处理
    _, mask = cv2.threshold(edges, 100, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)

    # 对原始图像进行颜色量化
    quantized = cv2.edgePreservingFilter(image, flags=1, sigma_s=60, sigma_r=0.4)

    # 将颜色量化后的图像与边缘掩码进行合并
    watercolor = cv2.bitwise_and(quantized, quantized, mask=mask)

    return watercolor


def main():
    # 读取图像
    image = cv2.imread('Images/DogFace.jpg')

    # 设置窗口属性，并显示图片
    cv2.namedWindow("Dog", cv2.WINDOW_KEEPRATIO)
    cv2.imshow("Dog", image)

    # 应用水彩画效果
    watercolor_image = watercolor_effect(image)

    # 设置窗口属性，并显示图片
    cv2.namedWindow("Watercolor Image", cv2.WINDOW_KEEPRATIO)
    cv2.imshow('Watercolor Image', watercolor_image)

    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()


if __name__ == "__main__":
    main()

四、注意事项：

参数调整：水彩画效果的质量受到参数的影响，尤其是中值模糊处理、边缘检测和颜色量化的参数。可以根据实际情况调整参数，以获得最佳的效果。
灰度处理：在处理彩色图像之前，首先要将其转换为灰度图像。这是因为水彩画效果通常只应用于单通道图像。
效率考虑：水彩画效果的处理可能会比较耗时，尤其是在边缘检测和颜色量化方面。因此，在处理大尺寸图像时，需要考虑到效率问题。

仙魁XAN