【opencv】边缘高斯模糊（canny+dilate+GaussianBlur）Python实现

简述

在Cartoon GAN的实现中提到了这种思想。但是在网上没有找到对应的实现，就自己研究了一波。

处理思路

Canny边缘提取
用dilate做膨化，用一个粗颗粒，再用一个细颗粒
粗颗粒的膨化结果用于提取原图像，之后，再做高斯模糊
细颗粒的膨化结果用于定位覆盖掉原图像的结果，将边缘部分贴回去

效果展示

处理前	处理后

代码

import cv2img = cv2.imread('corgi.jpg')
data = (150, 150)
img_copy = img.copy()
imgCanny = cv2.Canny(img, *data)
# 创建矩形结构
g = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5, 5))
g2 = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (7, 7))
# 膨化处理
# 更细腻
img_dilate = cv2.dilate(imgCanny, g)
# 更粗大
img_dilate2 = cv2.dilate(imgCanny, g2)shape = img_dilate.shape
# 提取
for i in range(shape[0]):for j in range(shape[1]):if img_dilate2[i, j] == 0:  # 二维定位到三维img[i, j] = [0, 0, 0]dst = cv2.GaussianBlur(img, (3, 3), 0, 0, cv2.BORDER_DEFAULT)for i in range(shape[0]):for j in range(shape[1]):if img_dilate[i, j] != 0:  # 二维定位到三维img_copy[i, j] = dst[i, j]cv2.imshow('dst', img_copy)
cv2.imwrite('corgi-edge-blur.png', img_copy)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

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