使用Python+OpenCV将照片变成卡通照片
正如你可能知道的，素描或创建一个卡通并不总是需要手动完成。如今，许多应用程序可以把你的照片变成卡通照片。但是如果我告诉你，你可以用几行代码创造属于自己的效果呢？
有一个名为OpenCV的库，它为计算机视觉应用程序提供了一个公共基础设施，并优化了机器学习算法。它可以用来识别物体，检测和产生高分辨率的图像。
本文，将向你展示如何利用OpenCV为Python中的图像提供卡通效果。使用google colab来编写和运行代码。你可以在这里访问Google Colab中的完整代码
https://colab.research.google.com/drive/1lV5oJ_hI8PsSV1WDVWWfL18-tMm4vnxe?usp=sharing
要创造卡通效果，我们需要注意两件事：边缘和调色板。这就是照片和卡通的区别所在。为了调整这两个主要部分，我们将经历四个主要步骤：
加载图像
创建边缘蒙版
减少调色板
结合边缘蒙版和彩色图像
在开始主要步骤之前，不要忘记导入notebook中所需的库，尤其是cv2和NumPy。
import cv2
import numpy as np
# required if you use Google Colab
from google.colab.patches import cv2_imshow
from google.colab import files
1. 加载图像
第一个主要步骤是加载图像。定义read_file函数，其中包括cv2_imshow以在Google Colab中加载所选图像。
def read_file(filename):
img = cv2.imread(filename)
cv2_imshow(img)
return img
调用创建的函数来加载图像。
uploaded = files.upload()
filename = next(iter(uploaded))
img = read_file(filename)
我选择了下面的图片来转化成卡通图片。
2. 创建边缘蒙版
通常，卡通效果强调图像中边缘的厚度。我们可以使用 cv2.adaptiveThreshold() 函数检测图像中的边缘。
总之，我们可以将 egde_mask函数定义为：
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
在该函数中，我们将图像转换为灰度图像。然后，利用cv2.medianBlur对模糊灰度图像进行去噪处理。
模糊值越大，图像中出现的黑色噪声就越少。然后，应用自适应阈值函数，定义边缘的线条尺寸。较大的线条尺寸意味着图像中强调的较厚边缘。
定义函数后，调用它并查看结果。
line_size = 7
blur_value = 7
edges = edge_mask(img, line_size, blur_value)
cv2_imshow(edges)
3. 减少调色板
照片和图画之间的主要区别——就颜色而言——是每一张照片中不同颜色的数量。
图画的颜色比照片的颜色少。因此，我们使用颜色量化来减少照片中的颜色数目。
色彩量化
为了进行颜色量化，我们采用OpenCV库提供的K-Means聚类算法。
为了在接下来的步骤中更容易实现，我们可以如下定义color_quantization 函数。
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
我们可以调整k值来确定要应用于图像的颜色数。
total_color = 9
img = color_quantization(img, total_color)
在本例中，我使用9作为图像的k值。结果如下所示。
双边滤波器
在进行颜色量化之后，我们可以使用双边滤波器来降低图像中的噪声。它会给图像带来一点模糊和锐度降低的效果。
blurred = cv2.bilateralFilter(img, d=7,
sigmaColor=200,sigmaSpace=200)
有三个参数可根据你的首选项进行调整：
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。
4. 结合边缘蒙版和彩色图像
最后一步是将我们之前创建的边缘蒙版与彩色处理图像相结合。为此，请使用cv2.bitwise_and函数。
cartoon = cv2.bitwise_and(blurred, blurred, mask=edges)
我们可以在下面看到原始照片的“卡通版”。
现在你可以开始来创建你自己的卡通效果。除了在我们上面使用的参数中调整值之外，你还可以从OpenCV添加另一个函数来为你的照片提供特殊效果。代码库里还有很多东西我们可以探索。很高兴尝试！
参考文献：
https://www.programcreek.com/python/example/89394/cv2.kmeans
http://datahacker.rs/002-opencv-projects-how-to-cartoonize-an-image-with-opencv-in-python/
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