来源 | Medium
编辑 | 代码医生团队
OpenCV是功能强大的计算机视觉库，具有强大的图像处理工具包。在本文中将利用它来创建绘图和绘画，其中大多数将使用内置功能！简短介绍一下，直接进入令人兴奋的部分。
目录
- 要求
- 油画效果
- 水彩效果
- 黑色和白色和彩色的铅笔素描
- 点画艺术
要求
油画效果需要使用OpenCV Contrib模块，而其他模块可以使用OpenCV的标准发行版执行。除此之外，点画艺术还需要Sklearn和Scipy。
代码语言：javascript复制pip install opencv-contrib-python==4.3.0.36
pip install scikit-learn
pip install scipy
油画效果
它包括在内cv2.xphoto()，还具有其他一些很酷的功能，例如图像修复，白平衡，图像去噪等。
代码语言：javascript复制import cv2
img = cv2.imread('img.jpg')
res = cv2.xphoto.oilPainting(img, 7, 1)
原始图片
油画效果
水彩效果
像油画效果一样，水彩效果也可以用单行代码完成，但不包括导入和图像读取。
代码语言：javascript复制cv2.stylization()。
import cv2
img = cv2.imread('img.jpg')
res = cv2.stylization(img, sigma_s=60, sigma_r=0.6)
# sigma_s controls the size of the neighborhood. Range 1 - 200
# sigma_r controls the how dissimilar colors within the neighborhood will be averaged. A larger sigma_r results in large regions of constant color. Range 0 - 1
水彩效果
黑白和彩色铅笔素描
同样，只需一行代码，我们就可以得到灰度和彩色的出色草图。
代码语言：javascript复制import cv2
img = cv2.imread('img.jpg')
dst_gray, dst_color = cv2.pencilSketch(img, sigma_s=60, sigma_r=0.07, shade_factor=0.05)
# sigma_s and sigma_r are the same as in stylization.
# shade_factor is a simple scaling of the output image intensity. The higher the value, the brighter is the result. Range 0 - 0.1
黑白素描
彩色的素描
点画艺术
根据维基百科，点画艺术可以定义为：
点画法是一种绘画技术，在该技术中，将小而独特的颜色点应用到图案中以形成图像
要在Python中执行此操作，第一步是计算使用Kmeans的最常用颜色。使用的调色板为20，这意味着图像中将出现20种最常用的颜色来构成点。根据图像尺寸为点计算合适的半径尺寸。然后，遍历图像并找到最接近点的颜色，并以此绘制圆圈。
代码语言：javascript复制import scipy.spatial
import numpy as np
import random
import cv2
import math
from sklearn.cluster import KMeans
def compute_color_probabilities(pixels, palette):
distances = scipy.spatial.distance.cdist(pixels, palette)
maxima = np.amax(distances, axis=1)
distances = maxima[:, None] - distances
summ = np.sum(distances, 1)
distances /= summ[:, None]
return distances
def get_color_from_prob(probabilities, palette):
probs = np.argsort(probabilities)
i = probs[-1]
return palette[i]
def randomized_grid(h, w, scale):
assert (scale > 0)
r = scale//2
grid = []
for i in range(0, h, scale):
for j in range(0, w, scale):
y = random.randint(-r, r) i
x = random.randint(-r, r) j
grid.append((y % h, x % w))
random.shuffle(grid)
return grid
def get_color_palette(img, n=20):
clt = KMeans(n_clusters=n)
clt.fit(img.reshape(-1, 3))
return clt.cluster_centers_
def complement(colors):
return 255 - colors
def create_pointillism_art(image_path, primary_colors):
img = cv2.imread(image_path)
radius_width = int(math.ceil(max(img.shape) / 1000))
palette = get_color_palette(img, primary_colors)
complements = complement(palette)
palette = np.vstack((palette, complements))
canvas = img.copy()
grid = randomized_grid(img.shape[0], img.shape[1], scale=3)
pixel_colors = np.array([img[x[0], x[1]] for x in grid])
color_probabilities = compute_color_probabilities(pixel_colors, palette)
for i, (y, x) in enumerate(grid):
color = get_color_from_prob(color_probabilities[i], palette)
cv2.ellipse(canvas, (x, y), (radius_width, radius_width), 0, 0, 360, color, -1, cv2.LINE_AA)
return canvas
res = create_pointillism_art('img.jpg', 20)
原始图片
结果
点画艺术的代码受此GitHub存储库的启发而进行了一些更改。
https://github.com/atriwal/Points_Art
因此发现使用OpenCV进行艺术创作很容易，尤其是使用内置功能时。如果要查看使用OpenCV进行图像编辑的操作，可以参考本文：
https://medium.com/dataseries/designing-image-filters-using-opencv-like-abode-photoshop-express-part-1-8765e3f4495b
