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任意圖像轉(zhuǎn)素描:Python分分鐘實(shí)現(xiàn)

 

看到這個(gè)標(biāo)題你可能覺得,我這次終于開始標(biāo)題黨了。然而眾所周知,我是標(biāo)圖~,一般不會(huì)做標(biāo)題黨這種事情,既然說了分分鐘實(shí)現(xiàn),那就說明——代碼在十行左右

代碼雖少,但是效果確實(shí)一點(diǎn)都不含糊(即使含糊了....我也給出了調(diào)參的空間~)。

按照慣例,先看兩張效果圖:

任意圖像轉(zhuǎn)素描:Python分分鐘實(shí)現(xiàn)

 

還有一張?jiān)谧钌戏健?/p>

我感覺我肯定是膨脹了,示例圖片都敢不全放美女圖片了。不全用美女示例圖片的另一個(gè)原因是,之前做的AI小素只能做臉部的素描,其他部分的素描做的一塌糊涂(訓(xùn)練集只有臉部圖片),這次換個(gè)天壇這種建筑圖片,也能說明這個(gè)CV小素的能力要超過AI小素,能對(duì)不僅限于人臉人物的任意類型的圖片做素描化。說任意類型可能有點(diǎn)夸大,不上線之前確實(shí)測試了不少類型的圖片,效果都還可以。更多類型的圖片效果,期待大家來測試,歡迎拍磚~

圖像轉(zhuǎn)素描原理與實(shí)現(xiàn)

做這個(gè)圖像轉(zhuǎn)素描的初衷是因?yàn)橹坝?xùn)練了一個(gè)肖像轉(zhuǎn)素描的AI模型,還非常中二地命名為【AI小素】,不少小伙伴應(yīng)該已經(jīng)在網(wǎng)站上體驗(yàn)過AI小素的素描化效果了。但是AI小素限制太強(qiáng),只能素描化人臉圖片,其他圖片則無能為力。因此,我就看了下怎么做任意圖片的素描化。

大家一般用PS做圖像轉(zhuǎn)素描,谷歌搜索結(jié)果排第一的教程流程大概是這樣的:

任意圖像轉(zhuǎn)素描:Python分分鐘實(shí)現(xiàn)

 

這個(gè)教程一共有十六個(gè)步驟,但是其實(shí)上圖展示的這些已經(jīng)足以說明圖像轉(zhuǎn)素描的主要流程了。

圖像轉(zhuǎn)素描流程如下:

  1. 圖像去色(上圖教程中通過調(diào)小飽和度)
  2. 圖像取反
  3. 取反后的圖像進(jìn)行高斯濾波
  4. 去色后的圖像和取反濾波后的圖像以混合模式為顏色減淡進(jìn)行融合

看到這里,了解PS的小伙伴們可能已經(jīng)知道怎么用PS做素描圖了。

下面我們看看如何用Python/ target=_blank class=infotextkey>Python實(shí)現(xiàn),仍然用我們最熟悉的OpenCV。

1. 備圖

首先最基礎(chǔ)的,準(zhǔn)備一張小姐姐的圖片,并讀取出來備用:

import cv2
img_path = "/小/姐/姐/美/圖.jpg"
img = cv2.imread(img_path)
任意圖像轉(zhuǎn)素描:Python分分鐘實(shí)現(xiàn)

 

2. 去色

說到去色,你可能立刻就想到了灰度化,是的,那就用灰度化吧。代碼簡單到無需注釋和解釋,還是直接上碼上效果圖吧:

gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
任意圖像轉(zhuǎn)素描:Python分分鐘實(shí)現(xiàn)

 

3. 圖像取反

圖像取反,乍一聽好像很陌生,看完下面這一行更簡單的代碼你就明白了:

inv = 255 - gray

過于簡單了?看效果吧。

任意圖像轉(zhuǎn)素描:Python分分鐘實(shí)現(xiàn)

 

狀若女鬼,好像要向著恐怖片的方面發(fā)展......實(shí)際上只是圖片中黑白易色,上圖中的衣服體現(xiàn)的最為直觀。

4. 高斯濾波

最基礎(chǔ)的濾波,不多說。

blur = cv2.GaussianBlur(inv, ksize=(ksize, ksize), sigmaX=sigma, sigmaY=sigma)

ksize和sigma兩個(gè)參數(shù)可根據(jù)實(shí)際情況調(diào)節(jié),我這里調(diào)參的覺得ksize=15, sigma=50效果還可以。你也可以調(diào)節(jié)下這兩個(gè)參數(shù),看看不同參數(shù)對(duì)最終素描化效果的影響。

任意圖像轉(zhuǎn)素描:Python分分鐘實(shí)現(xiàn)

 

狀若加了高斯濾鏡的女鬼......

5. 顏色減淡混合

實(shí)際的混合模式的顏色減淡實(shí)現(xiàn)起來比較麻煩,而且速度較慢。有人說下面這一行代碼就可以實(shí)現(xiàn)顏色減淡的效果,我是極為佩服的:

res = cv2.divide(gray, 255 - blur, scale=255)
任意圖像轉(zhuǎn)素描:Python分分鐘實(shí)現(xiàn)

 

梳理一下

梳理一下上面的流程,相當(dāng)于是,對(duì)于灰度圖像中的每一個(gè)像素值x,用255 - x取反之后得到inv_x,再對(duì)此點(diǎn)進(jìn)行高斯濾波得到blur_inv_x,然后用執(zhí)行一下運(yùn)算進(jìn)行混合:

x / (255 - blur_inv_x) * 255

從上圖可以看到,已經(jīng)得到了效果不錯(cuò)的素描化圖片了。對(duì)于有的圖片可能素描化之后顯得顏色有點(diǎn)淡,沒關(guān)系,加個(gè)伽馬變換調(diào)節(jié)一下就行了。

問題來了

上面是根據(jù)PS的流程轉(zhuǎn)化的Python實(shí)現(xiàn)流程,感覺實(shí)際上起作用的就是這個(gè)公式x / (255 - blur_inv_x) * 255。

上面的流程是:

灰度圖->取反->高斯濾波->再取反(除法里面)->除法運(yùn)算(divide)。

我們看到,里面有兩次取反操作,中間只是多了一個(gè)高斯濾波而已。眾所周知,負(fù)負(fù)得正,取反兩次相當(dāng)于沒有取反(我真是邏輯鬼才!)

那么問題來了,不取反行不行?行不行?試一下就知道了!

實(shí)驗(yàn)流程是下面這樣的:

灰度圖->高斯濾波->除法運(yùn)算(divide)。

公式是:x / blur_x * 255。

最終的結(jié)果是下面這樣的:

任意圖像轉(zhuǎn)素描:Python分分鐘實(shí)現(xiàn)

 

與取反的差別在哪里呢?仔細(xì)看的話,取反的背景會(huì)更清晰一些,前景倒沒有太大差別。

開始玩

上面已經(jīng)介紹了素描化的完整實(shí)現(xiàn),接下來就要開始各種玩了。我實(shí)現(xiàn)了幾種基本的玩法,你看看有多基本:

  • 支持動(dòng)態(tài)圖
  • 素全圖
  • 素左邊
  • 素右邊
  • 素上邊
  • 素下邊
任意圖像轉(zhuǎn)素描:Python分分鐘實(shí)現(xiàn)

 


任意圖像轉(zhuǎn)素描:Python分分鐘實(shí)現(xiàn)

 

參數(shù)可調(diào),效果不好的話,可能需要你親自動(dòng)手調(diào)節(jié)一下:

任意圖像轉(zhuǎn)素描:Python分分鐘實(shí)現(xiàn)

 

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