Python图像手绘效果

Python图像手绘效果

本文将从多个方面详细阐述Python图像手绘效果的实现方法。

一、准备工作

在开始实现Python图像手绘效果之前，我们需要完成以下准备工作：

1、安装Python虚拟环境

pip install virtualenv

2、创建虚拟环境

virtualenv env

3、激活虚拟环境

source env/bin/activate

4、安装必要模块

pip install numpy opencv-python

二、灰度处理

首先，我们需要将原始图片进行灰度处理。

import cv2

# 读取原始图片
img = cv2.imread('input.jpg')

# 灰度处理
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 保存灰度处理后的图片
cv2.imwrite('gray.jpg', gray)

三、边缘检测

接下来，我们使用Canny算法进行边缘检测。

# 边缘检测
edges = cv2.Canny(gray, threshold1=50, threshold2=150)

# 保存边缘检测后的图片
cv2.imwrite('edges.jpg', edges)

四、轮廓提取

然后，我们通过轮廓提取算法提取图片的轮廓。

# 轮廓提取
contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 绘制轮廓
img_contours = cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 255, 0), 3)

# 保存包含轮廓的图片
cv2.imwrite('contours.jpg', img_contours)

五、图像手绘效果

最后，我们使用双边滤波算法实现图像手绘效果。

# 双边滤波
img_gray = cv2.cvtColor(img_contours, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
img_blur = cv2.bilateralFilter(img_gray, 9, 75, 75)

# 图像手绘效果
img_sketch = cv2.divide(gray, img_blur, scale=255)

# 保存图像手绘效果后的图片
cv2.imwrite('sketch.jpg', img_sketch)

通过以上步骤，我们最终得到了Python图像手绘效果。

六、总结

本文从准备工作、灰度处理、边缘检测、轮廓提取、图像手绘效果等多个方面详细阐述了Python图像手绘效果的实现方法。希望本文对大家有所帮助。