1. 先在cmd上安装opencv-python库: pip install opencv-python 2. 打开图片 img = cv2.imread(pth) 3. 将图片转换成为灰度图 img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY) 4. 使用高斯滤波函数对灰度图进行模糊化操作,参数ksize表示高斯核的大小,sigmaX和sigmaY分别表示高斯核在 X 和 Y 方向上的标...
我们的小工具虽然能够实现基本功能，但也有一些瑕疵（bug）。比如：选择原始图片的按钮，点击后只能选择路径中不含中文的（空格符等）的路径（错误依赖opencv-python库，是该库的一个bug）保存图像按钮是个鸡肋（在生成图像的过程中，已经保存了，并且命名为“*_gaus.*”），如何加以改进呢？除了素描图、简笔画，...
在上面这段代码中,我们提取主题页的ID作为待保存图片名称的一部分,save_jpg()函数中会把每张图片转换为素描图并保存到本地。 由于我们要使用opencv对抓取到的图片进行各种运算转换,因此使用requests获取的图片必须先保存到本地,再用opencv重新读入后才行。基于上述思想,我们构建了如下所示的save_jpg()函数,其中rgb_...
源码中我已经封装成类,只需调用时使用传入相应的图片地址就可以生成对应的素描图。如果自身环境还没安装pillow ,opencv这两个包的话,可以先在控制台执行pip install pillow,pip install opencv-python,把这两个包安装后即可。
Python作为一种强大的编程语言,配合其丰富的图像处理库,如Pillow和OpenCV,可以轻松实现这一功能。本文将指导你如何从零开始,使用Python来绘制人物素描。 环境准备 在开始之前,请确保你的Python环境中已安装Pillow和OpenCV库。可以使用pip命令进行安装: pip install Pillow opencv-python 步骤一:读取图片 首先,我们需要...
第一步,跟上面的方法一样,使用opencv读取图片并生成灰度图。 第二步,对灰度图进行模糊化操作。经过试验,使用上面提到的中值滤波函数cv2.medianBlur()进行模糊化操作最终得到的素描图效果并不好,这里我们尝试使用高斯滤波进行图片模糊化,代码如下: img_blur = cv2.GaussianBlur(img_gray, ksize=(21, 21), ...
我们知道图片除了最普通的彩色图,还有很多类型,比如素描,卡通,黑白等等,今天就介绍如何使用python和opencv来实现图片变素描图。 首先将彩色图转换成灰度图; 对灰度图进行求其反色的操作; 对第2步得到的结果采用一个高斯模糊的操作; 采用颜色亮化(color dodge)的技术将第一步的灰度图和第三步操作后的图片进行混合。
常规5大阈值处理---OpenCV-Python开发指南(15) 什么是阈值处理 阈值处理是剔除原图像中像素高于或者低于一定值的像素点。例如将一个灰度图像中大于200的像素点统一设置为255,这个就是阈值处理。或者说将所有低于200的像素点设置为0,也可以叫做阈值处理,两者结合处理后,图像就变为二值图像了。
阈值处理是剔除原图像中像素高于或者低于一定值的像素点。例如将一个灰度图像中大于200的像素点统一设置为255,这个就是阈值处理。或者说将所有低于200的像素点设置为0,也可以叫做阈值处理,两者结合处理后,图像就变为二值图像了。 threshold 在OpenCV中,我们使用cv2.threshold()函数进行阈值处理,它的定义如下所示: ...
第一步,读入图片并转化为灰度图。这一步算是常规操作了,相信使用过opencv的同学都写过类似的代码。 复制 img_rgb = cv2.imread(src_image)img_gray = cv2.cvtColor(img_rgb, cv2.COLOR_RGB2GRAY) 1. 2. 第二步,使用adaptiveThreshold()方法对图片进行二值化操作,函数中的参数大多用于设置自适应二值化的算法...