使用Python+OpenCV将照片变成卡通照片

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  磐创AI分享  

来源 | 深度学习与计算机视觉

作者 | 磐怼怼

• https://colab.research.google.com/drive/1lV5oJ_hI8PsSV1WDVWWfL18-tMm4vnxe?usp=sharing

1. 加载图像
2. 创建边缘蒙版
3. 减少调色板
4. 结合边缘蒙版和彩色图像

import cv2
import numpy as np
# required if you use Google Colab
from google.colab.patches import cv2_imshow
from google.colab import files

def read_file(filename):
  img = cv2.imread(filename)
  cv2_imshow(img)
  return img

uploaded = files.upload()
filename = next(iter(uploaded))
img = read_file(filename)

def edge_mask(img, line_size, blur_value):
  gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
  gray_blur = cv2.medianBlur(gray, blur_value)
  edges = cv2.adaptiveThreshold(gray_blur, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, line_size, blur_value)
  return edges

line_size = 7
blur_value = 7
edges = edge_mask(img, line_size, blur_value)
cv2_imshow(edges)

色彩量化

def color_quantization(img, k):
# Transform the image
  data = np.float32(img).reshape((-1, 3))

# Determine criteria
  criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 20, 0.001)

# Implementing K-Means
  ret, label, center = cv2.kmeans(data, k, None, criteria, 10, cv2.KMEANS_RANDOM_CENTERS)
  center = np.uint8(center)
  result = center[label.flatten()]
  result = result.reshape(img.shape)
  return result

total_color = 9
img = color_quantization(img, total_color)

双边滤波器

blurred = cv2.bilateralFilter(img, d=7, 
sigmaColor=200,sigmaSpace=200)

• d：每个像素邻域的直径
• sigmaColor：参数值越大，表示半等色区域越大。
• sigmaSpace：参数的值越大，意味着更远的像素将相互影响，只要它们的颜色足够接近。

cartoon = cv2.bitwise_and(blurred, blurred, mask=edges)

1. https://www.programcreek.com/python/example/89394/cv2.kmeans
2. http://datahacker.rs/002-opencv-projects-how-to-cartoonize-an-image-with-opencv-in-python/

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