OpenCV-Python实现怀旧滤镜与连环画滤镜
怀旧滤镜实现原理
不管是荣耀华为手机还是其他的手机,我们都可以找到相机中的怀旧效果,这是手机中常用的一种滤镜效果。
怀旧风格的设计主要是在图像的颜色空间进行处理。以bgr为例,对b、g、r这3个通道的颜色数值进行处理,让图像有一种泛黄的怀旧效果。设计的转换公式如下:
b=0.272r+0.534g+0.131*b
g=0.349r+0.686g+0.168*b
r=0.393r+0.769g+0.189*b
计算公式中的小写的bgr是原图像的rgb通道的颜色,结果bgr是怀旧变换后的值。需要注意的是,颜色值的范围在[0,255],需要在程序中约束一下。
实现怀旧滤镜
既然我们已经了解了其实现的原理公式。下面我们直接上代码实现该功能,具体代码如下所示:
def cowboy_effect(img): new_img = img.copy() h, w, n = img.shape for i in range(w): for j in range(h): b = img[j, i, 0] g = img[j, i, 1] r = img[j, i, 2] b = int(0.272 * r + 0.534 * g + 0.131 * b) g = int(0.349 * r + 0.686 * g + 0.168 * b) r = int(0.393 * r + 0.769 * g + 0.189 * b) new_img[j, i, 0] = max(0, min(b, 255)) new_img[j, i, 1] = max(0, min(g, 255)) new_img[j, i, 2] = max(0, min(r, 255)) return new_img if __name__ == "__main__": img = cv2.imread("48.jpg") cv2.imshow("0", img) cv2.imshow("1", cowboy_effect(img)) cv2.waitkey() cv2.destroyallwindows()
运行之后,效果如下:
连环画滤镜原理
从怀旧滤镜就可以看出来,其实相机的各种滤镜效果就是对rgb的颜色通道进行计算处理。既然怀旧滤镜有公式,那么肯定的连环画滤镜也有公式。它的具体公式如下:
r = |g – b + g + r| * r / 256
g = |b – g + b + r| * r / 256
b = |b – g + b + r| * g / 256
实现连环画滤镜
有了公式,下面直接套用公式即可。具体代码如下所示:
# 连环画滤镜 def comics_effect(img): new_img = img.copy() h, w, n = img.shape for i in range(w): for j in range(h): b = img[j, i, 0] g = img[j, i, 1] r = img[j, i, 2] r = int(int(abs(g - b + g + r)) * r / 256) g = int(int(abs(b - g + b + r)) * r / 256) b = int(int(abs(b - g + b + r)) * g / 256) new_img[j, i, 0] = r new_img[j, i, 1] = g new_img[j, i, 2] = b return new_img if __name__ == "__main__": img = cv2.imread("48.jpg") cv2.imshow("0", img) cv2.imshow("1", comics_effect(img)) cv2.waitkey() cv2.destroyallwindows()
运行之后,效果如下:
综上所述,基本上所有的基础滤镜都是通过对rgb通道的颜色值进行公式计算得到的。当然,要是数学很好,又对算法情有独钟的读者,可以自己自研滤镜算法丰富滤镜的效果。
熔铸算法
r = r*128/(g+b +1);
g = g*128/(r+b +1);
b = b*128/(g+r +1);
冰冻算法
r = (r-g-b)*3/2;
g = (g-r-b)*3/2;
b = (b-g-r)*3/2;
#include <math.h> #include <opencv/cv.h> #include <opencv/highgui.h> #define maxsize (32768) using namespace cv; using namespace std; void casting(const mat& src) { mat img; src.copyto(img); int width=src.cols; int heigh=src.rows; mat dst(img.size(),cv_8uc3); for (int y=0;y<heigh;y++) { uchar* imgp=img.ptr<uchar>(y); uchar* dstp=dst.ptr<uchar>(y); for (int x=0;x<width;x++) { float b0=imgp[3*x]; float g0=imgp[3*x+1]; float r0=imgp[3*x+2]; float b = b0*255/(g0+r0+1); float g = g0*255/(b0+r0+1); float r = r0*255/(g0+b0+1); r = (r>255 ? 255 : (r<0? 0 : r)); g = (g>255 ? 255 : (g<0? 0 : g)); b = (b>255 ? 255 : (b<0? 0 : b)); dstp[3*x] = (uchar)b; dstp[3*x+1] = (uchar)g; dstp[3*x+2] = (uchar)r; } } imshow("熔铸",dst); imwrite("d:/img/熔铸.jpg",dst); } void freezing(const mat& src) { mat img; src.copyto(img); int width=src.cols; int heigh=src.rows; mat dst(img.size(),cv_8uc3); for (int y=0;y<heigh;y++) { uchar* imgp=img.ptr<uchar>(y); uchar* dstp=dst.ptr<uchar>(y); for (int x=0;x<width;x++) { float b0=imgp[3*x]; float g0=imgp[3*x+1]; float r0=imgp[3*x+2]; float b = (b0-g0-r0)*3/2; float g = (g0-b0-r0)*3/2; float r = (r0-g0-b0)*3/2; r = (r>255 ? 255 : (r<0? -r : r)); g = (g>255 ? 255 : (g<0? -g : g)); b = (b>255 ? 255 : (b<0? -b : b)); // r = (r>255 ? 255 : (r<0? 0 : r)); // g = (g>255 ? 255 : (g<0? 0 : g)); // b = (b>255 ? 255 : (b<0? 0 : b)); dstp[3*x] = (uchar)b; dstp[3*x+1] = (uchar)g; dstp[3*x+2] = (uchar)r; } } imwrite("d:/img/冰冻.jpg",dst); } int main() { mat src = imread("d:/img/scene04.jpg",1); imshow("src",src); casting(src); freezing(src); waitkey(); }
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