图像处理软件开发记录(五) 图像特效(素描、油画)

来源:互联网 发布:浪潮软件招聘软件开发 编辑:程序博客网 时间:2024/04/30 12:01

专栏地址:http://blog.csdn.net/column/details/imagep.html

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:




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("<img src= ./mask1.jpg>");}

效果:(华大主楼)




更多关于图像处理、机器视觉资料,请关注博客:LinJM-机器视觉 微博:林建民-机器视觉


2 0