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法律研究使用 OpenCV 在 Python 中對影像進行漫畫化
目前市面上有很多專業漫畫化應用程式，但它們中的大多數都不是免費軟體。為了獲得基本的漫畫效果，我們只需要雙邊濾波器和一些邊緣檢測機制。雙邊濾波器會減少調色盤，這是漫畫效果所必需的，而邊緣檢測是為了生成粗體輪廓。
我們將使用 openCV python 庫將 RGB 彩色影像轉換為漫畫影像。
演算法
首先應用雙邊濾波器以減少影像的調色盤。
然後將實際影像轉換為灰度。
現在對灰度影像應用中值模糊以減少影像噪點。
使用自適應閾值從灰度影像建立邊緣蒙版。
最後將步驟 1 生成的彩色影像與步驟 4 生成的邊緣蒙版組合。
原始影像
示例
#step 1 #Use bilateral filter for edge-aware smoothing. import cv2 num_down = 2 # number of downsampling steps num_bilateral = 7 # number of bilateral filtering steps img_rgb = cv2.imread("myCat.jpg") # downsample image using Gaussian pyramid img_color = img_rgb for _ in range(num_down): img_color = cv2.pyrDown(img_color) # repeatedly apply small bilateral filter instead of # applying one large filter for _ in range(num_bilateral): img_color = cv2.bilateralFilter(img_color, d=9, sigmaColor=9, sigmaSpace=7) # upsample image to original size for _ in range(num_down): img_color = cv2.pyrUp(img_color) #STEP 2 & 3 #Use median filter to reduce noise # convert to grayscale and apply median blur img_gray = cv2.cvtColor(img_rgb, cv2.COLOR_RGB2GRAY) img_blur = cv2.medianBlur(img_gray, 7) #STEP 4 #Use adaptive thresholding to create an edge mask # detect and enhance edges img_edge = cv2.adaptiveThreshold(img_blur, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, blockSize=9, C=2) # Step 5 # Combine color image with edge mask & display picture # convert back to color, bit-AND with color image img_edge = cv2.cvtColor(img_edge, cv2.COLOR_GRAY2RGB) img_cartoon = cv2.bitwise_and(img_color, img_edge) # display cv2.imshow("myCat_cartoon", img_cartoon)
結果
更新於: 31-Mar-2023
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