图片鱼眼特效化

### 实现图片的鱼眼特效处理 要实现图片的鱼眼特效处理，可以通过图像处理库 OpenCV 来完成。鱼眼特效的核心在于对图像像素坐标的映射关系进行调整，使得中心部分被放大而边缘逐渐扭曲[^1]。 以下是具体的技术细节和代码示例： #### 技术背景 鱼眼特效是一种常见的图像变形方式，其主要作用是对图像的中心区域进行放大并使周围区域发生弯曲变形。这种效果通常用于模拟广角镜头拍摄的效果[^2]。其实现依赖于极坐标转换或直接基于几何变换的方式重新计算目标图像上的每一个像素点对应原图的位置[^3]。 #### 数学模型 鱼眼效应可以理解为一种非线性的空间变换过程。对于输入图像中的任意一点 (x, y)，将其转化为极坐标形式 \( r \) 和角度 \( θ \)[^4]。接着按照一定的比例因子 k 对半径 \( r \) 进行缩放操作得到新的半径 \( R = kr \)，最后再将该新位置反向投影回直角坐标系下形成最终的目标图像。 #### Python 实现代码 下面提供了一段利用 `numpy` 及 `cv2` 库来创建简单版鱼眼光效的例子: ```python import cv2 import numpy as np def fisheye_effect(image_path): img = cv2.imread(image_path) h, w = img.shape[:2] map_x = np.zeros((h, w), dtype=np.float32) map_y = np.zeros((h, w), dtype=np.float32) max_radius = min(h / 2, w / 2) for i in range(h): for j in range(w): xi = ((j - w / 2) * 0.7 ) + w / 2 yi = ((i - h / 2) * 0.7 ) + h / 2 dx = xi - w / 2; dy = yi - h / 2; dist = np.sqrt(dx ** 2 + dy ** 2); radius = dist / max_radius if(radius <=1): new_radius = 0.5 *(radius + radius**3); # fish eye effect formula theta = np.arctan2(dy,dx); nx = int(new_radius*max_radius*np.cos(theta)+w/2); ny = int(new_radius*max_radius*np.sin(theta)+h/2); if(nx >=0 and nx<w and ny>=0 and ny<h): map_x[i,j]=nx map_y[i,j]=ny dst = cv2.remap(img,map_x,map_y,cv2.INTER_LINEAR) return dst if __name__ == "__main__": result = fisheye_effect('input_image.jpg') cv2.imwrite('output_fisheye.jpg',result) ``` 上述脚本实现了基本的鱼眼畸变功能，并保存结果到文件中。 ---