图像处理软件开发记录(五) 图像特效(素描、油画)

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本篇文章主要记录一下图像处理软件中的图像特效(素描和油画)的实现过程。


图像素描效果

图像素描的实现原理其实很简单,主要是利用边缘检测滤波器来实现。

可供选择的边缘检测滤波器有很多,常用的有Sobel、Scharr、Laplacian以及Canny滤波。本文主要是利用Laplacian来实现素描化,它的效果相对于Sobel和Scharr更加相像素描效果。

Laplacian算子是一个二阶导数算子,具有各向同性,即与坐标轴方向无关,坐标轴旋转后梯度结果不变。但是,它对噪声比较敏感,所以我们这里先利用中值滤波器对图像进行去噪处理。

Laplacian常用的卷积核来近似,如下图所示:

图像处理软件开发记录(五) 图像特效(素描、油画)_第1张图片



Code:

void MainWindow::on_actionSketch_triggered()
{
    cv::Mat gray;
    cv::cvtColor(image,gray,CV_BGR2GRAY);
    const int MEDIAN_BLUR_FILTER_SIZE = 7;
    cv::medianBlur(gray,gray,MEDIAN_BLUR_FILTER_SIZE);

    cv::Mat edges;
    const int LAPLACIAN_FILTER_SIZE = 5;
    cv::Laplacian(gray,edges,CV_8U,LAPLACIAN_FILTER_SIZE);

    cv::Mat mask;
    const int EDGE_THRESHOLD = 50;
    cv::threshold(edges,mask,EDGE_THRESHOLD,255,cv::THRESH_BINARY_INV);
    QImage simg = QImage((const unsigned char*)(mask.data),mask.cols,mask.rows,
                         QImage::Format_Indexed8);
    //ui->Imagedisplaylabel->setPixmap(QPixmap::fromImage(simg));
    //ui->Imagedisplaylabel->setScaledContents(true);
    //ui->Imagedisplaylabel->resize(ui->Imagedisplaylabel->width(),ui->Imagedisplaylabel->height());

}


效果:(华大一景)
图像处理软件开发记录(五) 图像特效(素描、油画)_第2张图片

图像处理软件开发记录(五) 图像特效(素描、油画)_第3张图片



图像油画效果

关于图像的油画效果,本文是先利用双边滤波器(见我的博客),将图像的区域推平,然后再将上面的素描效果叠加到经滤波后的图像上,如此即可实现图像的油画效果。

Code:

void MainWindow::on_actionCartoon_triggered()
{

    cv::Mat gray;
    cv::cvtColor(image,gray,CV_BGR2GRAY);
    const int MEDIAN_BLUR_FILTER_SIZE = 7;
    cv::medianBlur(gray,gray,MEDIAN_BLUR_FILTER_SIZE);

    cv::Mat edges;
    const int LAPLACIAN_FILTER_SIZE = 5;
    cv::Laplacian(gray,edges,CV_8U,LAPLACIAN_FILTER_SIZE);

    cv::Mat mask ;
    const int EDGE_THRESHOLD = 90;
    cv::threshold(edges,mask,EDGE_THRESHOLD,255,cv::THRESH_BINARY_INV);

    cv::Size size = image.size();
    cv::Size smallSize;
    smallSize.width = size.width/2;
    smallSize.height = size.height/2;
    cv::Mat smallImg = cv::Mat(smallSize,CV_8UC3);
    cv::resize(image,smallImg,smallSize,0,0,cv::INTER_LINEAR);

    cv::Mat tmp = cv::Mat(smallSize,CV_8UC3);
    int repetitions = 9;
    for (int i = 0; i < repetitions; i++)
    {
        int ksize = 9;
        double sigmaColor = 9;
        double sigmaSpace = 7;
        cv::bilateralFilter(smallImg,tmp,ksize,sigmaColor,sigmaSpace);
        cv::bilateralFilter(tmp,smallImg,ksize,sigmaColor,sigmaSpace);
    }

    cv::Mat bigImg;
    cv::resize(smallImg,bigImg,image.size(),0,0,cv::INTER_LINEAR);

    cv::Mat cartoon= cv::Mat(image.size(),CV_8UC3);
    memset((char*)cartoon.data,0,cartoon.step * cartoon.rows);

    bigImg.copyTo(cartoon,mask);

    cv::imwrite("./mask1.jpg",cartoon);
    ui->textBrowser->clear();
    ui->textBrowser->append("");
}

效果:(华大主楼)

图像处理软件开发记录(五) 图像特效(素描、油画)_第4张图片

图像处理软件开发记录(五) 图像特效(素描、油画)_第5张图片


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