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之前经常在网上看到用PS实现真实图片到素描图片的转换#xff0c;但是流程都大同小异#xff0c;身为一只程序猿#xff0c;必须来个一键转化额。
国际惯例#xff0c;参考博客#xff1a;
Photoshop基础教程#xff1a;混合模式原理篇
颜色减淡的原理讲解以及应…前言
之前经常在网上看到用PS实现真实图片到素描图片的转换但是流程都大同小异身为一只程序猿必须来个一键转化额。
国际惯例参考博客
Photoshop基础教程混合模式原理篇
颜色减淡的原理讲解以及应用
ps是如何通过最小值获得描边效果的
图纸转线稿背后的计算机绘图原理
步骤与实现
网上的流程大都分为四个步骤
去色直接把彩图转成灰度图或者转成HSV/HSL后将饱和度S的值置零反向将去色后的图像颜色去反直接用255减滤镜高斯模糊或者PS里面的最小值滤镜颜色减淡PS里面叫color dodge
那么python实现也很方便
第一步读图片转灰度图
img cv2.imread(./images/zly1.jpg)
# 去掉饱和度
img_gray cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)第二步:反向图像就变成了底片色
# 反相
img_inv 255.0 - img_gray第三步高斯模糊或者最小值滤镜
# 高斯模糊
# img_filt cv2.GaussianBlur(img_inv, ksize(3, 3),sigmaX0, sigmaY0)
# 最小值滤镜
img_filt np.zeros_like(img_inv,dtypenp.uint8)
radius 3;
for i in range(radius,img_inv.shape[0]-radius):for j in range(radius,img_inv.shape[1]-radius):img_filt[i,j] np.min(img_inv[i-radius:iradius,j-radius:jradius])关于高斯模糊或者最小值滤镜的原理可以看上面的参考博客实测发现最小值滤镜效果或更好。
第四步颜色减淡
# color dodge
A img_gray.astype(float32)
B img_filt.astype(float32)
img_dodge A(A*B)/(255.0-B)原理在第一篇参考博客其实就是一个公式用于混合两组图像。
可视化
plt.figure(figsize(8,8))
plt.subplot(121)
plt.imshow(img/255.0)
plt.axis(off)
plt.subplot(122)
plt.imshow(img_dodge/255.0,cmapgray)
plt.axis(off)我颖美如画…
有兴趣可以自行去按照流程在PS中操作一遍可以达到一样的效果。
后记
记录一下这个好玩的流程代码公布在微信公众号简介的github中有兴趣或者疑问欢迎关注公众号私信讨论问题持续更新骨骼动画、机器学习、图像相关有趣实用的知识点。
