Python 实现图像特效中的油画效果

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Author:XiaoMa
date:2021/12/10
"""
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread(r'E:\From Zhihu\For the desk\cvyouhua.jpg')
img = cv2.resize(img, dsize = None, fx = 0.2, fy = 0.2) #由于该算法计算量较大，首先对其大小进行调整
cv2.imshow('W0', img)
cv2.waitKey(0)
#获取图片宽高
height, width = img.shape[:2]
print(height, width)

gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)#将图像转化为灰度图像
dst = np.zeros((height, width, 3), np.uint8)#创建一个和原图等大小的全零矩阵
#-----------------------------------------------------------------------
#使用for循环嵌套来遍历图像中的每一个像素点
#-----------------------------------------------------------------------
for i in range(2, height-2):
    for j in range(2, width-2):
        # ----------------------------------------------------------
        # 方框为4*4，对方框内像素点进行量化并记录不同等级的像素点的个数
        # ------------------------------------------------------------
        array1 = np.zeros(8, np.uint8)#将像素点的值量化为8份，定义数组记录不同等级像素点的个数
        for m in range(-2, 2):
            for n in range(-2, 2):
                p1 = int(gray[i+m, j+n]/32)#量化操作
                array1[p1] = array1[p1] + 1#该数组用来记录不同量化级别下的像素点，比如array1[0]代表等级一下的像素点的个数，即像素值为（0~64）的像素点的个数
        #-----------------------------------------------------------
        #在上面的数组中寻找最大值，即寻找数目最多的像素等级
        #------------------------------------------------------------
        currentMax = array1[0]
        l = 0#用来封装最大值在数组中的位置
        for k in range(0, 8):
            if currentMax < array1[k]:
                currentMax = array1[k]
                l = k
        #------------------------
        #求数目最多的像素等级的平均
        #------------------------
        for m in range(-2, 2):
            for n in range(-2, 2):
                if gray[i + m, j + n] >= (l * 32) and gray[i + m, j + n] <= ((l + 1) * 32):
                    (b, g, r) = img[i + m, j + n]
        dst[i, j] = (b, g, r)
cv2.imshow('youhua', dst)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

"""
Author:XiaoMa
date:2021/12/15
"""
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
img = cv2.imread(r'E:\From Zhihu\For the desk\cvyouhua.jpg')
img = cv2.resize(img, dsize = None, fx = 0.2, fy = 0.2) #由于该算法计算量较大，首先对其大小进行调整
cv2.imshow('W0', img)
cv2.waitKey(0)
#获取图片宽高
height, width = img.shape[:2]
print(height, width)
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)#将图像转化为灰度图像
dst = np.zeros((height, width, 3), np.uint8)#创建一个和原图等大小的全零矩阵
#-----------------------------------------------------------------------
#使用for循环嵌套来遍历图像中的每一个像素点
#-----------------------------------------------------------------------
for i in range(2, height-2):
    for j in range(2, width-2):
        # ----------------------------------------------------------
        # 方框为4*4，对方框内像素点进行量化并记录不同等级的像素点的个数
        # ------------------------------------------------------------
        array1 = np.zeros(8, np.uint8)#将像素点的值量化为8份，定义数组记录不同等级像素点的个数
        for m in range(-2, 2):
            for n in range(-2, 2):
                p1 = int(gray[i+m, j+n]/32)#量化操作
                array1[p1] = array1[p1] + 1#该数组用来记录不同量化级别下的像素点，比如array1[0]代表等级一下的像素点的个数，即像素值为（0~64）的像素点的个数
        #-----------------------------------------------------------
        #在上面的数组中寻找最大值，即寻找数目最多的像素等级
        #------------------------------------------------------------
        currentMax = array1[0]
        l = 0#用来封装最大值在数组中的位置
        for k in range(0, 8):
            if currentMax < array1[k]:
                currentMax = array1[k]
                l = k
        #------------------------
        #求数目最多的像素等级的平均
        #------------------------
        for m in range(-2, 2):
            for n in range(-2, 2):
                if gray[i + m, j + n] >= (l * 32) and gray[i + m, j + n] <= ((l + 1) * 32):
                    (b, g, r) = img[i + m, j + n]
        dst[i, j] = (b, g, r)
cv2.imshow('youhua', dst)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
#------------------------------------------------
#保存图像(以前的文章中介绍过，有不懂的地方可以去考古)
#------------------------------------------------
plt.rcParams['font.family'] = 'SimHei'       #将全局中文字体改为黑体
ImgGroup = [img, gray, dst]
ImgTitle = ['原图', '灰度图', '油画']
a = plt.figure(figsize=(30, 10)) #创建画布
for i in range(0, 3):
    ImgGroup[i] = cv2.cvtColor(ImgGroup[i], cv2.COLOR_BGR2RGB)
    plt.subplot(1, 3, i + 1)
    plt.imshow(ImgGroup[i])
    plt.title(ImgTitle[i])
    plt.suptitle('图像油画特效')
    plt.xticks([])
    plt.yticks([])
plt.savefig(r'E:\From Zhihu\For the desk\Acvyouhua.jpg')
plt.show()