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导读

本文主要介绍在OpenCV中如何使用一行代码实现图像转灰色铅笔画、彩色铅笔画和卡通效果。

背景介绍

GAN(生成对抗网络)在深度学习领域的风靡，部分应归功于图像的风格迁移，各式各样的风格迁移效果更让人眼花缭乱。殊不知OpenCV的Photo模块中也提供了几个图像特效处理的方法，简单一行代码就可以实现图像转灰色铅笔画、彩色铅笔画和卡通画的效果。

使用介绍与效果演示

一、灰色铅笔画、彩色铅笔画效果

参数:

src	输入8位三通道图像
dst1	输出8位单通道图像(灰色铅笔画结果图)
dst2	与输入图像相同的通道数和大小(彩色铅笔画结果图)
sigma_s	取值范围0~200
sigma_r	取值范围0~1
shade_factor	取值范围0~0.1

sigma_s，sigma_rF1a;

图像处理和计算机视觉中的大多数平滑滤波器（例如高斯滤波器或盒式滤波器）都有一个称为 sigma_s（用于 Sigma_Spatial）的参数，用于确定平滑量。典型的平滑滤波器用像素的相邻像素的加权和替换像素的值。邻域越大，过滤后的图像看起来越平滑。邻域的大小与参数 sigma_s 成正比。 

就像其他平滑过滤器一样，sigma_s控制邻域的大小，sigma_r（用于 sigma_range）控制邻域内不同颜色的平均程度。较大的sigma_r 会产生较大的恒定颜色区域。

shade_factor：

范围 0 到 0.1 ，是输出图像强度的简单缩放。值越高，结果越亮。

代码演示与效果：

C++:

Mat src = imread("yuan.png", IMREAD_COLOR);Mat imgGray, imgColor;pencilSketch(src, imgGray, imgColor, 5, 0.1f, 0.03f);imshow("Pencil Sketch", imgGray);imshow("Color Pencil Sketch", imgColor);

Python:​​​​​​​

import cv2src = cv2.imread('yuan.png')dst_gray, dst_color = cv2.pencilSketch(src, sigma_s=5, sigma_r=0.1, shade_factor=0.03)cv2.imshow('gray_pencil', dst_gray)cv2.imshow('color_pencil', dst_color)cv2.waITKey()cv2.destroyAllWindows()

原图：

灰色铅笔画效果：

彩色铅笔画效果：

二、卡通画效果

风格化旨在生成具有多种效果的数字图像，而不是专注于照片写实。边缘感知滤镜非常适合风格化，因为它们可以抽象出低对比度区域，同时保留或增强高对比度特征。

参数:

src	输入8位三通道图像
dst	与输入图像相同的通道数和大小(卡通画结果图)
sigma_s	取值范围0~200
sigma_r	取值范围0~1

代码演示与效果：

C++:​​​​​​​

Mat src = imread("yuan.png", IMREAD_COLOR);Mat result;stylization(src, result, 5, 0.6);imshow("Stylization", result);

Python:​​​​​​​

import cv2src = cv2.imread('yuan.png')dst = cv2.stylization(src, sigma_s=5, sigma_r=0.6)cv2.imshow('cartoon', dst)cv2.waitKey()cv2.destroyAllWindows()

原图：

 结果图：

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—THE END—