我也是第一次写知乎专栏，所以有些地方弄的不好，也请见谅。

首先我们明确自己目标---将自己所拥有的视频转换成为素描视频，所以我们得现有一段视频（如下即为我的示例视频）

https://www.zhihu.com/video/1111427650559651840

我们先学会进行图片处理（视频也就是很多张照片组成的）

src1 即可默认为我们事先载入的一张图片<可表示为 Mat src1=imread("1.jpg“);>

Mat gray,dst; //然后也就是我们在定义几个变量（图片其实也就是矩阵）

cvtColor(src1,gray,COLORBGR2GRAY); //将src1彩色图片转换成为灰色度图片（src1输入图片，gray为输出的灰色图片，COLOR_BGR2GRAY即可默认为输出灰色度图片），因为只有图片为灰色度，其才会有阈值<范围是0~255>（也就是下文的Threshold函数)，同样这第三个参数也有很多种，有兴趣可以自己去找下。、

GaussianBlur(gray,dst,Size(3,3),0,0); //高斯去噪，其第一个参数为输入图像，第二个参数为输出图像，第三个也就是高斯内核（ksize.width,ksize.height)也就是横纵坐标方向下的模糊，但是它们都必须为正数且奇数，第四，第五个参数分别表示为高斯核函数在X，Y方向下的标准偏差，第六个参数一般有默认值我们可以不去管。（PS 我个人对这个函数理解即为将3x3的高斯内核函数去与原图像进行覆盖，在一个3x3的内核上，各个色素带的色素值进行加权平均，所以与原图像比较会形成较为模糊图像）貌似高斯模糊好像更加接近素描。

adpativeThreshold(dst, src1, 255, ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, THRESH_BINARY, 7, 2);<自适应阈值操作>第一、第二个参数同样为输入输出图像，第三个与第五个参数有联系，第四个参数int类型的自适应阈值算法，可以取值

ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C：当取值为这时，阈值T(x,y)为blockSize*blockSize邻域内（x,y)j减去第七个参数的平均值

ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C ：当取值为这时，阈值T(x,y)为blockSize*blockSize邻域内（x,y)j减去第七个参数，然后与高斯窗交叉相关的加权和

第五个参数取值 THRESH_BINARY时

maxValue if(dst(x,y)>T(x,y))

输出像素= 0 <

THRESH_BINARY_INV时

0 if(dst(x,y)>T(x,y))

输出像素 = maxValue if(dst(x,y)<T(x,y))

第六个参数 用于计算阈值大小的一个像素邻域尺寸（blocksize),一般取值为3，5，7；

第七个参数被减量（可见上文）

为了使素描效果更好可以重复几次

Mat src2, src3, src4;

GaussianBlur(src1, src2, Size(3, 3), 0, 0);

//imshow("【蔡老师】", src2);

threshold(src2, src3, 200, 255, THRESH_BINARY);

//imshow("【蔡老师2】", src3);

Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(3, 3));

morphologyEx(src3, src4, 1, element); //为开运算可以消除一些图像中的一些较小的黑点

GaussianBlur(src4, src4, Size(5, 5), 0, 0);

imshow("【蔡老师3】", src4); //即可显示出来

面我会将代码公布
#include<opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
int main()
{
VideoCapture capture("1.mp4"); //读入视频
//VideoWriter writer("cxk.avi", -1, 25.0, Size(320, 240));
Size size = Size(capture.get(CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH), capture.get(CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT));//获取当前帧的宽度与高度
VideoWriter writer;
writer.open("cxk.avi", -1, 20, size, false);
while (1)
{
Mat src1;
capture >> src1;
if (src1.empty())
{
break;
}
//imshow("【原图】", src1);
Mat gray, dst;
cvtColor(src1, gray, COLOR_BGR2GRAY);
GaussianBlur(gray, dst, Size(3, 3), 0, 0);
adaptiveThreshold(dst, src1, 255, ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, THRESH_BINARY, 7, 2);
//imshow("【蔡老师】", src1);
Mat src2, src3, src4;
GaussianBlur(src1, src2, Size(3, 3), 0, 0);
//imshow("【蔡老师】", src2);
threshold(src2, src3, 200, 255, THRESH_BINARY);
//imshow("【蔡老师2】", src3);
Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(3, 3));
morphologyEx(src3, src4, 1, element);
//imshow("【蔡老师3】", src4);
GaussianBlur(src4, src4, Size(5, 5), 0, 0);
imshow("【蔡老师3】", src4);
writer << src4;
if (waitKey(20) == 27) //按下ESC键退出
break;
}
return 0;
}

https://www.zhihu.com/video/1111446072026804224

最后将视频播放后，会发现素描后的视频离奇的，大概有1.9G左右，此时需要下载软件将其内存压缩，推荐使用格式工厂感觉效果不错，差不多输出10多MB。

溜了溜了，明天还有课，感觉自己写的好垃圾，加上自己也是入门不久，也不是计算机专业之类的，很多算法原理我也不是很明白，只是通过效果图加上网上注解才算能勉强看懂，这就是我写那么多imshow()的原因。

最近一段时间弄出来了检测十字的程序找段时间更新掉hhhh（不过听说视频检测区别很大）溜了溜了，熬不住了。