Python实现图像八大特效（毛玻璃、浮雕、油画、马赛克等）

Python实现图像八大特效：毛玻璃、浮雕、油画、马赛克、素描、怀旧、流年、卡通。可自由切换调用。程序运行截图（毛玻璃特效）：
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import math
import cv2
import numpy as npclass ImgProcess:def __init__(self, img) -> None:self.src = cv2.imread(img)self.gray = cv2.cvtColor(self.src, cv2.COLOR_BGR2GRAY)self.h, self.w = self.src.shape[:2]
# 毛玻璃特效def glass(self):glassImg = np.zeros((self.h, self.w, 3), np.uint8)for i in range(self.h - 6):for j in range(self.w - 6):index = int(np.random.random() * 6)glassImg[i, j] = self.src[i + index, j + index]return glassImg# 浮雕特效def relief(self):reliefImg = np.zeros((self.h, self.w, 1), np.uint8)for i in range(self.h):for j in range(self.w - 1):edge = int(self.gray[i, j]) - int(self.gray[i, j + 1])    # 得到边缘val = edge + 120                                # 产生立体感if val > 255:val = 255if val < 0:val = 0reliefImg[i, j] = valreturn reliefImg#油画特效def oil(self):oilImg = np.zeros((self.h, self.w, 3), np.uint8)for i in range(2, self.h - 2):for j in range(2, self.w - 2):# 量化向量quant = np.zeros(8, np.uint8)# 4x4卷积核for k in range(-2, 2):for t in range(-2, 2):level = int(self.gray[i + k, j + t] / 32)# 量化计数quant[level] = quant[level] + 1# 求最大量化值及其索引valMax = max(quant)valIndex = list(quant).index(valMax)# 像素平均for k in range(-2, 2):for t in range(-2, 2):if self.gray[i + k, j + t] >= (valIndex * 32) \and self.gray[i + k, j + t] <= ((valIndex + 1) * 32):(b, g, r) = self.src[i + k, j + t]oilImg[i, j] = (b, g, r)return oilImg# 马赛克特效def mask(self):maskImg = np.zeros((self.h, self.w, 3), np.uint8)for i in range(self.h - 5):for j in range(self.w - 5):if i%5==0 and j%5==0 :for k in range(5):for t in range(5):(b, g, r) = self.src[i, j]maskImg[i + k, j + t] = (b, g, r)return maskImg# 素描特效def sketch(self):temp = 255 - self.graygauss = cv2.GaussianBlur(temp, (21, 21), 0)inverGauss = 255 - gaussreturn cv2.divide(self.gray, inverGauss, scale = 127.0)# 怀旧特效def old(self):oldImg = np.zeros((self.h, self.w, 3), np.uint8)for i in range(self.h):for j in range(self.w):b = 0.272 * self.src[i, j][2] + 0.534 * self.src[i, j][1] + 0.131 * self.src[i, j][0]g = 0.349 * self.src[i, j][2] + 0.686 * self.src[i, j][1] + 0.168 * self.src[i, j][0]r = 0.393 * self.src[i, j][2] + 0.769 * self.src[i, j][1] + 0.189 * self.src[i, j][0]if b > 255:b = 255if g > 255:g = 255if r > 255:r = 255oldImg[i, j] = np.uint8((b, g, r))return oldImg# 流年特效def fleet(self):fleetImg = np.zeros((self.h, self.w, 3), np.uint8)for i in range(self.h):for j in range(0, self.w):b = math.sqrt(self.src[i, j][0]) * 14g = self.src[i, j][1]r = self.src[i, j][2]if b > 255:b = 255fleetImg[i, j] = np.uint8((b, g, r))return fleetImg# 卡通特效def cartoon(self):num = 7   # 双边滤波数目for i in range(num):cv2.bilateralFilter(self.src, d = 9, sigmaColor = 5, sigmaSpace = 3)median = cv2.medianBlur(self.gray, 7)edge = cv2.adaptiveThreshold(median, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, blockSize = 5, C = 2)edge = cv2.cvtColor(edge, cv2.COLOR_GRAY2RGB)return cv2.bitwise_and(self.src, edge)process = ImgProcess('1.png')   #导入图片
glassImg = process.glass()
cv2.imshow("glass", glassImg)
cv2.waitKey(delay = 0)

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