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使用 OpenCV 实现哈哈镜效果

news 来源：原创 2025/5/22 18:09:55

在计算机视觉和图像处理领域，OpenCV 提供了非常强大的图像几何变换能力，不仅可以用于纠正图像，还能制造各种“有趣”的视觉效果。今天，我们就来实现一个经典的“哈哈镜”效果，让图像像在游乐园里一样被拉伸、压缩、扭曲，创造出令人发笑的面部或形体变形。

🎯 什么是“哈哈镜”？

“哈哈镜”是一种非线性扭曲镜面，会在不同区域产生放大或缩小的视觉错觉。我们可以用数学变换模拟出类似的效果，比如：

水平凹面/凸面：图像左右边缘被拉伸或收缩
垂直凹面/凸面：图像上下边缘被拉伸或压缩
中心凹面/凸面：图像向内或向外膨胀
水波扰动：从若干中心点向外扩散波纹，模拟水面晃动感

🔧 技术实现原理

我们将使用 OpenCV 的 remap 函数，它允许我们通过两个映射矩阵 map_x 和 map_y，定义每个输出像素应该对应输入图像的哪个位置。

关键在于如何构造这两个映射矩阵，让它们产生扭曲效果。

🧪 示例代码：中心凸面效果（鱼眼）

import cv2
import numpy as npdef funhouse_effect(frame):h, w = frame.shape[:2]map_y, map_x = np.indices((h, w), dtype=np.float32)# 计算图像中心cx, cy = w // 2, h // 2# 构造相对坐标dx = map_x - cxdy = map_y - cyr = np.sqrt(dx**2 + dy**2)r_max = np.max(r)# 控制扭曲强度k = 0.0008  # 越大越扭曲（中心凸出）scale = 1 + k * (r**2)  # 非线性放大map_x = cx + dx * scalemap_y = cy + dy * scale# 保证映射范围合法map_x = np.clip(map_x, 0, w - 1)map_y = np.clip(map_y, 0, h - 1)return cv2.remap(frame, map_x, map_y, interpolation=cv2.INTER_LINEAR)frame = cv2.imread("face.jpg")
output = funhouse_effect(frame)
cv2.imwrite("distorted.jpg", output)

📚 多种哈哈镜效果

你可以基于上面的思路实现更多效果：

效果类型	扭曲方式示意	说明
水平凹面	`scale = 1 - k * ((x-cx)/cx)^2`	中心宽、边窄
垂直凸面	`scale = 1 + k * ((y-cy)/cy)^2`	中心鼓起
中心凹面	`scale = 1 - k * r^2`	边缘大、中心小
随机水波扰动	sin(r * 频率 + 相位) 叠加扰动	水波纹起伏感

🔄 通用框架：FrameObject 封装

为了在实时视频或处理多个帧时使用，我们可以封装为如下类：

class FrameObject:def __init__(self):self.mode = 'random_wave'  # 选择效果def do(self, frame, device):h, w = frame.shape[:2]map_y, map_x = np.indices((h, w), dtype=np.float32)cx, cy = w // 2, h // 2dx = map_x - cxdy = map_y - cyr = np.sqrt(dx**2 + dy**2)if self.mode == 'center_fisheye':scale = 1 + 0.0006 * (r**2)map_x = cx + dx * scalemap_y = cy + dy * scaleelif self.mode == 'horizontal_cave':scale = 1 - 0.0012 * ((dx / cx) ** 2)map_x = cx + dx * scalemap_y = map_yelif self.mode == 'random_wave':for _ in range(np.random.randint(1, 4)):wave_cx = np.random.randint(w // 4, 3 * w // 4)wave_cy = np.random.randint(h // 4, 3 * h // 4)ddx = map_x - wave_cxddy = map_y - wave_cyrr = np.sqrt(ddx**2 + ddy**2)phase = np.random.uniform(0, 2 * np.pi)displacement = 8 * np.sin(rr * 0.05 + phase)map_x += displacement * (ddx / (rr + 1e-6))map_y += displacement * (ddy / (rr + 1e-6))map_x = np.clip(map_x, 0, w - 1)map_y = np.clip(map_y, 0, h - 1)return cv2.remap(frame, map_x, map_y, interpolation=cv2.INTER_LINEAR, borderMode=cv2.BORDER_REFLECT)