在maya中基于C++编写OpenCV批量处理贴图工具v2

话不多说先上图，鹅大说这哪是原图，的确，此原图非彼原图，不瞎扯了，我重新又开了一篇文章区分第一版，是因为我觉得第一版的界面不太好，尤其是不能对比看图，而且每次看图要点下按钮，实在是麻烦，于是我改了界面，先上界面图。

界面原图：

image.png

现在的界面：

image.png

呃，虽然还是很丑，但是能看原图，不用点了。。
再来看图片。

lena原图：

lenna.jpg

lena效果图：

lena.jpg

MAYA工具的效果：

image.png

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其他环境和版本的测试运行：

2018：

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2019：

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2020：

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嗯，没错，多版本可以运行

这次我换了新的录屏软件，质量更高时长更多，细节丰富哈哈哈，感谢杨大给我提供的camtasia 。
首先演示的是导入图片功能，我提供了右键视窗从文件选择窗口导入，也支持拖拽导入，可以单个移除也可以全部移除和导入文件夹内的图片。

1.gif

我们将lena进行预览应用，并且调节数值，这是在高斯模糊的调节。我们可以切换输入通道比如只输入灰度图或者RGB通道全开。
这里演示的是高斯模糊，高反差保留和锐化效果。虽然视频加速了但是肉眼可见速度和ps里可以说是相差无几。

2.gif

这里我们用调好的效果对每个图片进行预览，也可以单独打开查看原图大小的窗口。如果效果不错，我们可以右键单独保存，多张保存，全部保存。

3.gif

以下都是我个人观点，如果有什么问题多多指教！
上一篇文章我讲了高斯滤波的基本原理和c++的函数，还有很简略的过程，这次我们直接上代码解析。
当然在此之前我给出我在网上查到的两种种高反差保留算法
1：r=(pix[x,y]-avg(R))/128
pix[x,y]r+128(1-r)
2：r = (pix[x,y]-avg(R))
dst[x,y] = 128 + |r| * r/(2*R)
其中第2种和第3种，是需要一定的数学运算能力才能理解，并且没有用到GaussianBlur是需要自己造轮子的。
我们就先以简单的开始，我们就用OpenCV中的GaussianBlur API函数进行运用，首先我们在python中理清思路，我们根据函数参数，需要原图，输出图，sizeX和sizeY，偏移offsetX，offsetY。
那么我们可以这样写

import cv2

# import source image
img = cv2.imread(r"H:\picture\lenna.jpg")
# convert to gaussian blur
gblur_img = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5))
# show image
cv2.imshow("gaussian blur", gblur_img)
# keep window
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

很简单的逻辑，我们就可以得到一张高斯模糊后的图片。
那么我们怎么得到一张高反差保留的图呢，上一章我解释过高反差保留 = 原图 - 高斯滤波图
我们转换成python代码可以这样写。

import cv2

# import source image
img = cv2.imread(r"H:\picture\lenna.jpg")
# convert to gaussian blur
gblur_img = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5))
# get high pass image
highpass_img = img  - gblur_img 
# show image
cv2.imshow("highpass", highpass_img)
# keep window
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

是不是觉得很简单。我们在python中就实现了高反差保留效果。
我会日后将具体介绍在C中的写法。。