python实现图片转换成素描和漫画格式

本文实例为大家分享了python实现图片转换成素描和漫画格式的具体代码，供大家参考，具体内容如下 原图 图片转换后的成果 源码 # -*- coding: utf-8 -*- import cv2 from PIL import Image, ImageOps, ImageFilter # 转换成漫画风格 def toCarttonStyle(picturePath): # 设置输入输出路径和文件名称 imgInput_FileName = picturePath imgOutput_FileName = picturePath.split(".")[0] + '_cartoon. Python是一种强大的编程语言，尤其在图像处理领域，它提供了丰富的库和工具，如OpenCV和PIL（Python Imaging Library），使得我们能够轻松地对图片进行各种操作，包括将图片转换成素描和漫画格式。本篇文章将深入探讨如何利用Python实现这一功能。 我们导入所需的库：`cv2`（OpenCV）用于图像处理，`PIL`用于图像操作，`ImageOps`和`ImageFilter`是PIL中的辅助模块，分别用于图像操作和滤镜效果。 在`toCarttonStyle`函数中，我们首先处理输入图片路径，并定义输出文件名。接着，通过`cv2.imread()`读取图片，然后使用高斯金字塔(`cv2.pyrDown()`)进行下采样，以减少图片的分辨率。这是为了加速后续的双边滤波(`cv2.bilateralFilter()`)过程，该滤波器能保持边缘细节的同时平滑颜色区域，从而模拟出类似漫画的风格。之后，通过上采样(`cv2.pyrUp()`)恢复图片大小，确保最后得到的图像与原始尺寸相同。 接下来，将图片转换为灰度并应用中等模糊(`cv2.medianBlur()`)，这有助于增强边缘检测的效果。`cv2.adaptiveThreshold()`用于检测边缘，并增强它们。使用位运算(`cv2.bitwise_and()`)结合原色图和边缘图，创建出漫画效果。转换后的图片保存到指定的输出文件。 对于素描效果，`toSketchStyle`函数主要利用了PIL。图片先被转换为灰度，然后反转，模拟素描中的明暗对比。为了增加模糊效果，可以多次应用模糊滤镜(`filter(ImageFilter.BLUR)`)。接着，通过`dodge`函数计算像素的透明度，这个函数根据两个像素的值和透明度系数来确定新的像素值，模拟素描中的笔触效果。保存转换后的图片。 Python实现的图片转换成素描和漫画格式的过程涉及到图像的色彩处理、边缘检测、滤波和平滑，以及位运算和透明度调整等多个步骤。这些技术结合使用，可以将普通的图片转化为具有艺术感的素描或漫画风格。无论是学习图像处理还是进行创意项目，这些方法都是极其有价值的工具。