计算机视觉加强之图像特效与线段文字绘制

一.图像特效介绍

1.灰度处理：彩色图片灰度化

• 对于彩色图片有三个颜色通道：RGB
• 对于灰度图片如果也是三个颜色通道，则RGB值是相等的

2.底板效果（灰度）

• 彩色底板是通过当前RGB取反得到的

3.马赛克效果

• 将周边的像素点用同一个像素点取代

4.毛玻璃效果

• 将像素用随机像素来替代

5.颜色映射

• 利用RBG表进行颜色统一映射

6.边缘检测

• 卷积运算

7.浮雕效果

• 在边缘检测上添加底板

二.图像灰度处理

1.开发思路

• 方法1：使用imread方法实现颜色直接转换处理
• 方法2：使用cvtColor方法实现颜色转换
• 方法3：源码实现图像灰度处理
  • 灰度图像R=G=B
• 方法4：心理学计算公式实现图像灰度处理
  • gray = r*0.299+g*0.587+b*0.114

2.实例代码

• 方法1实例代码

  import cv2
  img0 = cv2.imread('image0.jpg',0)
  img1 = cv2.imread('image0.jpg',1)
  print(img0.shape)#只能读取到宽高信息
  print(img1.shape)#可以读取到宽高信息和颜色深度信息
  cv2.imshow('src',img0)
  cv2.waitKey(0)
  

• 方法2实例代码

  import cv2
  img = cv2.imread('image0.png',1)
  dst = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)#完成颜色空间转换，参数：原始待转换图片的数据，颜色转换的方式
  cv2.imshow('src',dst)
  cv2.waitKey(0)
  

• 方法3实现代码

  import cv2
  import numpy as np
  img = cv2.imread('image0.png',1)
  imgInfo = img.shape
  height = imgInfo[0]
  width = imgInfo[1]
  #RGB R=G=B Gray (R+G+B)/3
  dst = np.zeros((height,width,3),np.uint8)
  for i in range(0,height):
  	for j in range(0,width):
      	(b,g,r) = img[i,j]
          gray = (int(b)+int(g)+int(r))/3
          dst[i,j] = np.uint8(gray)
  cv2.imshow('dst',dst)
  cv2.waitKey(0)
  

• 方法4实现代码

  import cv2
  import numpy as np
  img = cv2.imread('image0.png',1)
  imgInfo = img.shape
  height = imgInfo[0]
  width = imgInfo[1]
  #RGB R=G=B Gray (R+G+B)/3
  dst = np.zeros((height,width,3),np.uint8)
  for i in range(0,height):
  	for j in range(0,width):
      	(b,g,r) = img[i,j]
          b = int(b)
          g = int(g)
          r = int(r)
          gray = r*0.299+g*0.587+b*0.114
          dst[i,j] = np.uint8(gray)
  cv2.imshow('dst',dst)
  cv2.waitKey(0)
  

3.灰度算法优化

• 灰度图像是所有图像特效的基础
• 灰度图像强调算法的实时性
• 算法优化原则：定点运算时间 < 浮点运算时间 移位运算时间 < 加减运算时间 < 乘除运算时间
• 优化r*0.299+g*0.587+b*0.114公式
  • 浮点转定点int(x)
  • gray = (r*1+g*2+b*1)/4相当于先左移两位，再右移两位【肯定有误差的】
  • 进一步优化gray = (r+(g<<1)+b)>>2，将浮点运算变成定点运算后，将乘除运算编程移位运算

4.实例代码

import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('image0.png',1)
imgInfo = img.shape
height = imgInfo[0]
width = imgInfo[1]
#RGB R=G=B Gray (R+G+B)/3
dst = np.zeros((height,width,3),np.uint8)
for i in range(0,height):
	for j in range(0,width):
    	(b,g,r) = img[i,j]
        b = int(b)
        g = int(g)
        r = int(r)
        gray = (r+(g<<1)+b)>>2#左移乘，右移除
        dst[i,j] = np.uint8(gray)
cv2.imshow('dst',dst)
cv2.waitKey(0)

三.颜色反转

1.开发思路

• 灰度图片颜色反转：对于灰度图片取值范围是0-255,颜色反转是255-当前灰度值
• 彩色图片颜色反转：对于RGB有3个通道，每一个像素值都是255-当前的像素值（如R=255-R，G=255-G，B=255-B）

2.实例代码

• 灰度图片颜色反转实例代码

  import cv2
  import numpy as np
  img = cv2.imread('image0.png',1)
  imgInfo = img.shape
  height = imgInfo[0]
  width = imgInfo[1]
  gary = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
  dst = np.zeros((height,width,3),np.uint8)#其中3表示的是一个像素由几种颜色构成，彩色为3，灰色为1
  for i in range(0,height):
      for j in range(0,width):
          grayPixel = gray[i,j]
          dst[i,j] = 255-grayPixel
  cv2.imshow('dst',dst)
  cv2.waitKey(0)
  

• 彩色图片颜色反转实例代码

  import cv2
  import numpy as np
  img = cv2.imread('image0.png',1)
  imgInfo = img.shape
  height = imgInfo[0]
  width = imgInfo[1]
  dst = np.zeros((height,width,3),np.uint8)#其中3表示的是一个像素由几种颜色构成，彩色为3，灰色为1
  for i in range(0,height):
      for j in range(0,width):
          (b,g,r) = img[i,j]
          dst[i,j] = (255-b,255-g,255-r)
  cv2.imshow('dst',dst)
  cv2.waitKey(0)
  

四.马赛克效果

1.开发设计

• 马赛克效果的窗体范围：如行100-300,列100-200
• 每一个马赛克都有一个小窗口，有矩形的马赛克（10*10），也有圆形的马赛克【本例中使用矩形的马赛克】
• 使用10*10像素块中左上角的像素替换像素块中所有的像素

2.实例代码

import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('image0.png',1)
imgInfo = img.shape
height = imgInfo[0]
width = imgInfo[1]
for m in range(100,300):
    for n in range(100,200):
        #选中一个元素，替换调10*10中所有的像素点，让10*10中保持一致
        if m%10==0 and n%10==0:
            for i in range(0,10):
                for j in range(0,10):
                    (b,g,r) = img[m,n]
                    img[i+m,j+n] = (b,g,r)
cv2.imshow('dst',img)
cv2.waitKey(0)

五.毛玻璃

1.开发设计

• 毛玻璃的思想与马赛克一致，但不是使用固定像素进行像素的替换，而是使用随机的像素替换像素块中的内容

2.实例代码

import cv2
import numpy as np
import random
img = cv2.imread('image0.png',1)
imgInfo = img.shape
height = imgInfo[0]
width = imgInfo[1]
dst = np.zeros((height,width,3),np.uint8)
mm = 8#设置随机数的范围在水平和垂直上均为8，即8*8的像素块中取随机像素
for m in range(0,height-mm):
	for n in range(0,width-mm):
        index = int(random.random()*8)#random.random()生成的随机数是0-1，*8后，随机数的范围就是0-8
        (b,g,r) = img[m+index,n+index]
        dst[m,n] = (b,g,r)
cv2.imshow('dst',dst)
cv2.waitKey(0)

3.注意事项

• 最右侧和最下侧都会有8个黑色区域，是因为垂直和水平方向各减去了8，默认填充为0，即为黑色区域

六.图片融合

1.开发设计

• 目标图片=src1*a系数+src2*(1-a系数)

2.实例代码

import cv2
import numpy as np
img0 = cv2.imread('image0.png',1)#读取图片1
img1 = cv2.imread('image1.png',1)#读取图片2
imgInfo = img0.shape#因为图片1和2的宽高一样,通过此处获得图片的宽高信息
height = imgInfo[0]
width = imgInfo[1]
#ROI感兴趣范围(即将原图扣除一部分，此部分的宽度为源高度的1/2，高度为源高度的1/2)
roiH = int(height/2)
roiW = int(width/2)
img0ROI = img0[0:roiH,0:roiW]#第一个图片感兴趣区域矩阵
img1ROI = img1[0:roiH,0:roiW]#第二个图片感兴趣区域矩阵
#dst
dst = np.zeros((roiH,roiW,3),np.uint8)
dst = cv2.addWeighted(img0ROI,0.5,img1ROI,0.5,0)#第一个图片的权重和第二个图片的权重都是0.5。实现的是权重的计算:目标图片=src1*a系数+src2*(1-a系数)。
#参数1:src1,参数2:src1权重,参数3:src2,参数4:src2权重
cv2.imshow('dst',dst)
cv2.waitKey(0)

七.边缘检测

1.开发设计

• 完成图像的灰度处理，基于灰度图像的（将彩色图片转换成灰度图片）
• 执行高斯滤波，去除噪声的干扰
• 调用opencv中的canny方法实现边缘检测

2.实例代码

import cv2
import numpy as np
import random
img = cv2.imread('image0.jpg',1)
imgInfo = img.shape
height = imgInfo[0]
width = imgInfo[1]
cv2.imshow('src',img)
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)#灰度图像处理
imgG = cv2.GaussianBlur(gray,(3,3),0)#实现高斯滤波,参数1:灰度图像数据;参数2:模板大小
dst = cv2.Canny(img,50,50)#参数1:传递图片的数据,参数2:门限值(如果图片经过卷积之后的值大于这个门限，则默认为边缘点，否则则视为非边缘点)
cv2.imshow('dst',dst)
cv2.waitKey(0)

3.源码实现sobel算法

• 算法原理

  • 算子模板【分水平方向和竖直方向】

    #矩阵1
    [1  2  1
     0  0  0
     -1 -2 -1]
    #矩阵2
    [1  0  -1
     2  0  -2
     1  0  -1]
    

  • 图片卷积【不是矩阵行列式计算，是矩阵中的数值对应相乘得到的结果】

    #eg
    #源模板[1 2 3 4]
    #算子模板[a b c d]
    #结果a*1+b*2+c*3+d*4 = dst 结果称之为梯度，有水平方向和竖直方向两种情况
    

  • 阈值判决

    #算子模板1(竖直方向上的算子)与垂直方向上的图片进行卷积之后得到的结果为a，称为竖直上的梯度
    #算子模板2(水平方向上的算子)与水平方向上的图片进行卷积之后得到的结果为b，称为水平上的梯度
    #f值为sqrt(a*a+b*b),与门限进行判决，如果>判决门限则为边缘;如果<判决门限则为非边缘
    

• 实例代码

  import cv2
  import numpy as np
  import math
  img = cv2.imread('image1.jpg',1)#读取图片1
  imgInfo = img.shape#因为图片1和2的宽高一样,通过此处获得图片的宽高信息
  height = imgInfo[0]
  width = imgInfo[1]
  cv2.imshow('src',img)
  gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
  dst = np.zeros((height,width,1),np.uint8)
  for i in range(0,height-2):#卷积运算的时候会从左上角[1,1]的位置开始，单位是3*3，所以需要height-2
      for j in range(0,width-2):
          gy = gray[i,j]*1+gray[i,j+1]*2+gray[i,j+2]*1-gray[i+2,j]*1-gray[i+2,j+1]*2-gray[i+2,j+2]*1
          gx = gray[i,j]*1-gray[i,j+2]*1+gray[i+1,j]*2-gray[i+1,j+2]*2+gray[i+2,j]*1-gray[i+2,j+2]*1
          grad = math.sqrt(gx*gx+gy*gy)#梯度
          if grad>50:
              dst[i,j] = 255
          else:
              dst[i,j] = 0
  cv2.imshow('dst',dst)
  cv2.waitKey(0)
  

八.浮雕效果

1.开发设计

• 浮雕效果也是计算梯度
  • 浮雕效果的计算公式新像素值=gray0-gray1+150，相邻像素之差加上固定值

2.实例代码

import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('image1.jpg',1)
imgInfo = img.shape
height = imgInfo[0]
width = imgInfo[1]
cv2.imshow('src',img)
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
#newP = gray0-gray1+150
dst = np.zeros((height,width,1),np.uint8)
for i in range(0,height):
    for j in range(0,width-1):
        grapP0 = int(gray[i,j])
        grayP1 = int(gray[i,j+1])
        newP = grayP0-grayP1+150
        if newP>255:
            newP = 255
        if newP<0:
            newP = 0
        dst[i,j] = newP
cv2.imshow('dst',dst)
cv2.waitKey(0)

九.颜色映射

1.开发思路

• 通过查找表将原始RGB值替换成新的RGB值
• 增加蓝色系的模拟变换公式：b=b*1.5,g=g*1.3

2.实例代码

import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('image1.jpg',1)
imgInfo = img.shape
height = imgInfo[0]
width = imgInfo[1]
cv2.imshow('src',img)
dst = np.zeros((height,width,3),np.uint8)
for i in range(0,height):
	for j in range(0,width):
        (b,g,r) = img[i,j]
        b = b*1.5
        g = g*1.3
        if b>255:
            b=255
        if g>255:
            g=255
        dst[i,j]=(b,g,r)
cv2.imshow('dst',dst)
cv2.waitKey(0)

十.油画特效

1.开发思路

• 完成彩色图片到灰度图片的转换
• 将图片分割为若干个小方块，统计每个小方块中像素的灰度值
• 将0-255的灰度值划分为几个等级，并把第二部处理的结果映射到这个范围内
• 找到每个方块中灰度等级最多的像素（灰度段中像素的个数统计），并求取像素的均值
• 用统计出来的平均值替换原来的像素值

2.实例代码

import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('image1.jpg',1)
cv2.imshow('src',img)
imgInfo = img.shape
height = imgInfo[0]
width = imgInfo[1]
cv2.imshow('src',img)
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
dst = np.zeros((height,width,3),np.uint8)
for i in range(4,height-4):
	for j in range(4,width-4):
        array1 = np.zeros(8,np.uint8)
        for m in range(-4,4):
            for n in range(-4,4):
                p1 = int(gray[i+m,j+n]/32)#得到当前像素在哪个等级段中
                array1[p1] = array1[p1]+1#将当前像素值进行累加
        currentMax = array1[0]#array1中哪一个等级段获取的像素值最多
        l = 0#记录是哪一个段
        for k in range(0,8):
            if currentMax<array1[k]:
                currentMax = array1[k]
                l = k
        #统计均值
        for m in range(-4,4):
            for n in range(-4,4):
                if gray[i+m,j+n]>=(l*32) and gray[i+m,j+n]<=((l+1)*32):#如果像素值在某一个灰度段中，则将该像素取出
                	(b,g,r) = img[i+m,j+n]
        dst[i,j] = (b,g,r)
cv2.imshow('dst',dst)
cv2.waitKey(0)

十一.线段绘制

1.开发思路

• 绘制空白模板
• 使用cv2.line()绘制线段
  • 参数1：目标图片数据
  • 参数2：线段起始位置
  • 参数3：线段终止位置
  • 参数4：当前颜色
  • 参数5：线条宽度
  • 参数6：线条类型

2.实例代码

import cv2
import numpy as np
newImageInfo = (500,500,3)#(宽,高,彩色RGB)
dst = np.zeros(newImageInfo,np.uint8)
#绘制线段
cv2.line(dst,(100,100),(400,400),(0,0,255))#参数1:目标图片数据；参数2:线段起始位置；参数3:线段终止位置；参数4:当前颜色
cv2.line(dst,(100,200),(400,200),(0,255,255),20)#参数5:线条宽度
cv2.line(dst,(100,300),(400,300),(0,255,0),20,cv2.LINE_AA)#参数6：线条类型,cv2.LINE_AA比没有设置该类型的边线更光滑；额
#绘制三角形(即闭合的三条线段)
cv2.line(dst,(200,150),(50,250),(25,100,255))
cv2.line(dst,(50,250),(400,380),(25,100,255))
cv2.line(dst,(400,380),(200,150),(25,100,255))

cv2.imshow('dst',dst)
cv2.waitKey(0)

十二.矩形圆形任意多边形绘制

1.开发思路

• 绘制矩形cv2.rectangle()
  • 参数1：目标图片；参数2：左上角坐标；参数3：右下角坐标；参数4：颜色填充；参数5：表示内容是否要填充，-1表示需要填充，大于0则表示线条宽度
• 绘制圆形cv2.cicle()
  • 参数1：目标图片；参数2：表明圆心；参数3：半径；参数4：表示内容是否要填充，-1表示需要填充，大于0则表示线条宽度
• 绘制椭圆形cv2.ellipse()
  • 参数1：目标图片；参数2：表明圆心；参数3：表明轴的长度(长轴、短轴)；参数4：偏转角度；参数5：圆弧起始角度；参数6：圆弧终止角度；参数7：颜色填充；参数8：表示内容是否要填充，-1表示需要填充，大于0则表示线条宽度 #绘制任意多边形

2.实例代码

import cv2
import numpy as np
newImageInfo = (500,500,3)
dst = np.zeros(newImageInfo,np.uint8)
#绘制矩形
cv2.rectangle(dst,(50,100),(200,300),(255,0,0),-1)#参数1：目标图片；参数2：左上角坐标；参数3：右下角坐标；参数4：颜色填充；参数5：表示内容是否要填充，-1表示需要填充，大于0则表示线条宽度
#绘制圆形
cv2.circle(dst,(250,250),(50),(0,255,0),2)#参数1：目标图片；参数2：表明圆心；参数3：半径；参数4：表示内容是否要填充，-1表示需要填充，大于0则表示线条宽度
#绘制椭圆形
cv2.ellipse(dst,(256,256),(150,100),0,0,180,(255,255,0),-1)#参数1：目标图片；参数2：表明圆心；参数3：表明轴的长度(长轴、短轴)；参数4：偏转角度；参数5：圆弧起始角度；参数6：圆弧终止角度；参数7：颜色填充；参数8：表示内容是否要填充，-1表示需要填充，大于0则表示线条宽度
#绘制任意多边形
points = np.array([[150,50],[140,140],[200,170],[250,250],[150,50]],np.int32)
points = points.reshape((-1,1,2))#实现维度转换
cv2.polylines(dst,[points],True,(0,255,255))
cv2.imshow('dst',dst)
cv2.waitKey(0)

十三.文字图片绘制

1.思路设计

• 绘制文字
  • 使用cv2.putText()绘制文字
• 绘制图片
  • 使用cv2.resize(源图片,(宽,高))重置图片大小

2.实例代码

• 绘制文字

import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('image0.png',1)
font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX#定义字体
cv2.rectangle(img,(150,100),(300,200),(0,255,0),3)
cv2.putText(img,'this is flow',(100,200),font,1,(200,100,255),2,cv2.LINE_4)#参数1：目标图片；参数2：文字内容；参数3：写入的坐标；参数4和参数5：字体和字体大小；参数6：颜色；参数7：粗细信息；参数8：线条类型
cv2.imshow('dst',img)
cv2.waitKey(0)

• 绘制图片

import cv2
img = cv2.imread('image0.png',1)
height = int(img.shape[0]*0.2)
width = int(img.shape[1]*0.2)
imgResize = cv2.resize(img,(width,height))#重置图片宽高得到新矩阵
for i in range(0,height):
    for j in range(0,width):
        img[i+50,j+100] = imgResize[i,j]
cv2.imshow('dst',img)
cv2.waitKey(0)