由于图片中相邻点的颜色值是比较接近的,因此这样的算法处理之后,只有颜色的边沿区域,也就是相邻颜色差异较大的部分的结果才会比较明显,而其他平滑区域则值都接近128左右,也就是灰色,这样 就具有了浮雕效果。 在实际的效果中,这样处理后,有些区域可能还是会有”彩色”的一些点或者条状痕迹,所以最好再对新的RGB值做...
灰度有256种颜色,而黑白则是只保留黑和白这两种颜色,看了后面的对比处理图片就能明白了。 黑白图片的处理算法更简单: 求RGB平均值Avg = (R + G + B) / 3,如果Avg >= 100,则新的颜色值为R=G=B=255;如果Avg < 100,则新的颜色值为R=G=B=0;255就是白色,0就是黑色;至于为什么用100作比较,这是一...
在Android中,我们可以使用Bitmap类和Canvas类来实现色彩浮雕效果。以下是一个简单的示例代码: publicBitmapcreateReliefEffect(Bitmaporiginal){// 创建一个新的Bitmap对象,用于存储处理后的图像Bitmapresult=Bitmap.createBitmap(original.getWidth(),original.getHeight(),original.getConfig());// 创建一个Canvas对...
彩色浮雕实现方法 首先,先生成一个3乘3的矩阵: -3, 0, 0 0, 1, 0 0, 0, 3 我们对图像中的每个点与周围的点做以上的矩阵计算,就形成了彩色的图标效果; 这里,我们使用JAVA提供的图像处理类ConvolveOp,完成转换操作,实现代码如下: publicstaticBufferedImagefloatConvolve(BufferedImageimage){float[]elements=n...
Python绘制浮雕图像是通过勾画图像的轮廓,并降低周围的像素值,从而产生一张具有立体感的浮雕效果图。传统的方法是设置卷积核,再调用OpenCV的filter2D()函数实现浮雕特效。该函数主要是利用内核实现对图像的卷积运算,其函数原型如下所示: dst = filter2D(src, ddepth, kernel[, dst[, anchor[, delta[, borderType...
[Python图像处理] 二十.图像量化处理和采样处理及局部马赛克特效 [Python图像处理] 二十一.图像金字塔之图像向下取样和向上取样 [Python图像处理] 二十二.Python图像傅里叶变换原理及实现 [Python图像处理] 二十三.傅里叶变换之高通滤波和低通滤波 [Python图像处理] 二十四.图像特效处理之毛玻璃、浮雕和油漆特效 ...
所以该算法能很好的保留住边缘,而且处理过后边缘处的亮度会比周围像素高。而差别不大的像素的差值接近于0,加上128后就约等于128。即一个灰度平均值的表现。最终图像就形成了浮雕效果。这种算法处理下,因为rgb三个通道的值不完全相等,所以处理过后的图像会有一些颜色彩带现象。可以通过灰度化算法进行优化去除彩带。
虽然原代码实现的是手绘风格滤镜(设置depth=10时的效果),但是我还是觉得多数情况下更像浮雕效果。这里借用问题中的代码来讲解一下原理。代码如下,为了方便讲解,每行代码前都额外添加了行号。 1 from PIL import Image 2 import numpy as np 3 a = np.asarray(Image.open('./test.jpg').convert('L')).ast...
2 结合《基于Mathematica的图像卷积具体算法的实现过程》的方法，给出一个浮雕模版：B = {{-1,-1,0},{-1,0,1},{0,1,1}}//Flatten;3 得到的浮雕效果是黑色的。稍微处理一下，就可以变化一下颜色：0.8-% 4 我们大可不必自己造车轮，Mathematica已经有具体的方法了:ImageEffect[img,{"Embossing",1,30...
首先,打开你要进行处理的图像,然后选择“图像调整”菜单中的“色相/饱和度”选项。在弹出的对话框中,将饱和度值调整为-100,这样图像中的所有颜色都会被清除掉,只剩下灰度值。 接下来,选择“滤镜”菜单中的“浮雕”选项,调整参数,使图像中的边缘和细节更加明显。一般来说,你需要调整方向和深度参数,以获得最佳的浮...