当前位置：首页 > news >正文

OpenCV应用：三种图像风格化案例

news 来源：原创 2025/6/18 2:07:57

OpenCV 本身主要用于计算机视觉任务，例如图像处理、边缘检测、物体识别等，虽然它并不直接提供像 Photoshop 或其他艺术设计软件那样的 "风格化" 功能，但你可以通过一些图像处理技术在 OpenCV 中实现不同风格化效果。

1. 卡通化效果（Cartoonization）

卡通化效果通过边缘检测和色彩简化来模仿卡通风格，通常分为两个步骤：

边缘检测：用边缘检测算法（如 Canny 边缘检测）提取图像的轮廓。
色彩平滑化：使用高斯模糊或双边滤波来平滑图像，使其更符合卡通风格。

class FrameObject:
    def __init__(self):
        self.init_parameters()
    def init_parameters(self, *args, **kwargs):
        pass
    def do(self, frame, device):
        gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    
    # 进行中值模糊
        gray = cv2.medianBlur(gray, 11)

    # 边缘检测
        edges = cv2.adaptiveThreshold(gray, 255,
                                  cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C,
                                  cv2.THRESH_BINARY, 9, 9)

    # 应用双边滤波
        color = cv2.bilateralFilter(frame, 9, 300, 300)

    # 将边缘与滤波后的图像合成
        cartoon = cv2.bitwise_and(color, color, mask=edges)
        return cartoon

2. 素描效果（Sketch Effect）

素描风格可以通过将图像转换为灰度并进行边缘检测，然后与原图混合来生成类似素描的效果。

class FrameObject:
    def __init__(self):
        self.init_parameters()
    def init_parameters(self, *args, **kwargs):
        pass
    def do(self, frame, device):
        gray_image = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    
    # 反转灰度图像
        inverted_gray = 255 - gray_image
    
    # 高斯模糊反转图像
        blurred = cv2.GaussianBlur(inverted_gray, (111, 111), 0)
    
    # 反转模糊图像
        inverted_blurred = 255 - blurred
    
    # 创建素描效果
        sketch = cv2.divide(gray_image, inverted_blurred, scale=256.0)
    
        return sketch

3.马赛克效果（Mosaic）

class FrameObject:
    def __init__(self):
        self.init_parameters()
    def init_parameters(self, *args, **kwargs):
        pass
    def do(self, frame, device):
        block_size = 10
        h, w, _ = frame.shape
        for y in range(0, h, block_size):
            for x in range(0, w, block_size):
                block = frame[y:y+block_size, x:x+block_size]
                color = np.mean(block, axis=(0, 1)).astype(int)  # 计算块的平均颜色
                frame[y:y+block_size, x:x+block_size] = color  # 填充颜色
        return frame