opencv学习17——油画效果

一、算法描述

图像油画效果

1.类似于马赛克及毛玻璃效果，也是卷积操作的一种

2.基本原理：将在计算某点像素值时，通过计算周围区域的某些像素值得到本点像素值

1）分别读取彩色图、灰度图，将灰度全值（0-255）划分灰度等级

2）确定统计窗口大小

3）确定统计窗口内灰度图各像素的对应灰度等级，获取灰度等级频率最高的灰度等级（最高频灰度等级）

4）遍历灰度图统计窗口，确定属于最高频灰度等级的像素位置，并计算彩色图中对应位置的统计值（最大值、平均值）

5）将统计值赋值，得到油画效果图

3.此代码中，为了快速运行，处理范围设置为300*300，而不是原图像矩阵；进一步简化，在遍历时横向和纵向都进行了跳跃，并相应地在最后填充像素值时进行统一填充（可以通过gap进行设置，如果为1，图像处理较慢，为3时，图像呈现明显的斑块状，因为周围9个像素点都是统一填充的，设置2时比较折中）

二、代码实现

# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time : 2020/7/5 8:11
# @Author : Zhao HL
import cv2
import numpy as npbasicSize = 4
grayLevelSize = 8
gap = 2
Mean_sta = Trueimg = cv2.imread(r'E:\_Python\00_test\0.png', 1)
grayImg = cv2.imread(r'E:\_Python\00_test\0.png', 0)
imgHeight, imgWidth = 300, 300dstImg = np.zeros(img.shape, np.uint8)
def comp_max(tp1,tp2):if tp1[0]<tp2[0]:tp1[0] = tp2[0]if tp1[1]<tp2[1]:tp1[1] = tp2[1]if tp1[2]<tp2[2]:tp1[2] = tp2[2]return tp1for i in range(basicSize, imgHeight - basicSize, gap):for j in range(basicSize, imgWidth - basicSize, gap):# 灰度等级统计grayLevel = np.zeros(grayLevelSize, np.uint8)  # 存放各个灰度等级的个数graySum = [0, 0, 0]  # 用于最后高频灰度等级均值计算# 对小区域进行遍历统计for m in range(-basicSize, basicSize):for n in range(-basicSize, basicSize):pixlv = int(grayImg[i + m, j + n] / (256 / grayLevelSize))  # 判断像素等级grayLevel[pixlv] += 1  # 计算对应灰度等级个数# 找出最高频灰度等级及其索引mostLevel = np.max(grayLevel)mostLevelIndex = np.argmax(grayLevel)level_pixNum = 0# 计算最高频等级内的所有灰度值的均值for m in range(-basicSize, basicSize):for n in range(-basicSize, basicSize):if int(grayImg[i + m, j + n] / (256 / grayLevelSize)) == mostLevelIndex:level_pixNum+=1if Mean_sta:graySum += img[i + m, j + n]else:graySum = comp_max(graySum,img[i + m, j + n])if Mean_sta:graySum = graySum/level_pixNum# 写入目标像素for m in range(gap):for n in range(gap):dstImg[i + m, j + n] = graySumcv2.imshow('', dstImg)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()print('complete')

三、处理前后效果对比：

原图：

mean

max

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