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使用 OpenCV 將圖像轉(zhuǎn)換為鉛筆素描的 8 個(gè)步驟

NeighborMrSun >《機(jī)器學(xué)習(xí)模型》

2023.02.25 湖南

關(guān)注

使用 OpenCV 從彩色圖像創(chuàng)建鉛筆素描圖像

這個(gè)項(xiàng)目是我為 LetsGrowMore 的數(shù)據(jù)科學(xué)實(shí)習(xí)生創(chuàng)建的任務(wù)。

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什么是 OpenCV？
第 1 步：讀取圖像
第 2 步：將圖像轉(zhuǎn)換為灰度
第 3 步：將灰度圖像轉(zhuǎn)換為反轉(zhuǎn)灰度
第 4 步：模糊負(fù)片圖像
第 5 步：反轉(zhuǎn)模糊圖像
第 6 步：將灰度與倒置模糊圖像混合
第 7 步：使用 Matplotlib 將其與原始圖像一起顯示
第 8 步：保存圖片
我學(xué)到了什么
接下來要嘗試的事情
參考

什么是 OpenCV？

OpenCV （Open Source Computer Vision Library）是一個(gè)開源的計(jì)算機(jī)視覺和機(jī)器學(xué)習(xí)軟件庫。

它提供了廣泛的功能，包括對(duì)象檢測、人臉識(shí)別和跟蹤。

在這里，我們將使用 Open CV 將彩色圖像轉(zhuǎn)換為鉛筆素描。

在這里，我使用 Google Colab 作為我的 IDE。

第 1 步：讀取圖像

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

#imported cv2_imshow specific for google colab
from google.colab.patches import cv2_imshow

#to read the image
image= cv2.imread('desktop.png')

#to display the image
cv2_imshow(image)

OpenCV使用BGR配色方案，所以這里不用改顏色。但是當(dāng)我們使用 Matplotlib 時(shí)，我們需要轉(zhuǎn)換，因?yàn)樗褂?strong>RGB配色方案

第 2 步：將圖像轉(zhuǎn)換為灰度

#converting the image to grayscale
gray= cv2.cvtColor(im,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv2_imshow(gray)

第 3 步：將灰度圖像轉(zhuǎn)換為反轉(zhuǎn)灰度

反轉(zhuǎn)灰度圖像也稱為負(fù)像。這樣做是為了增強(qiáng)圖像的細(xì)節(jié)。

#converting image to inverted grayscale

inv_gray= 255-gray
cv2_imshow(inv_gray)

第 4 步：模糊負(fù)片圖像

使用反復(fù)試驗(yàn)找到內(nèi)核大??；對(duì)于較大的圖像，內(nèi)核大小應(yīng)該更大。

對(duì)于較小的圖像，它應(yīng)該是小數(shù)字，如 3x3 或 5x5。在小圖像中賦予大內(nèi)核值將刪除圖像的實(shí)際結(jié)構(gòu)。

blur_img=cv2.GaussianBlur(inv_gray,(101,101),0)
cv2_imshow(blur_img)

第 5 步：反轉(zhuǎn)模糊圖像

#inverting the blurred image

inv_blur=255-blur_img
cv2_imshow(inv_blur)

第 6 步：將灰度與倒置模糊圖像混合

為了完成我們的鉛筆素描，我們需要混合灰度和倒置模糊圖像。

我們將使用CV2 divide方法來執(zhí)行該操作

CV2 divide：兩個(gè)數(shù)組或標(biāo)量除以數(shù)組的每個(gè)元素。

sketch_img= cv2.divide(gray,inv_blur,scale=255.0)
cv2_imshow(sketch_img)

我們做到了??！

第 7 步：使用 Matplotlib 將其與原始圖像一起顯示

正如我已經(jīng)提到的，由于我們在這里使用 Matplotlib 并排顯示圖像，因此我們需要轉(zhuǎn)換原始圖像和素描圖像。

這是因?yàn)椋琌penCV 使用BGR配色方案，而 matplotlib 使用RGB配色方案。素描圖片也一樣。

plt.figure(figsize=(14,7))

plt.subplot(1,2,1)
plt.title('Actual image in Matplotlib')
plt.imshow(image)
plt.axis('off')

plt.subplot(1,2,2)
plt.title('Color converted image in Matplotlib')
im = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
plt.imshow(im)
plt.axis('off')
plt.show()


plt.figure(figsize=(14,7))
plt.subplot(1,2,1)
plt.title('Actual image in Matplotlib')
plt.imshow(sketch_img)
plt.axis('off')

plt.subplot(1,2,2)
plt.title('Color converted image in Matplotlib')
rgb_sketch=cv2.cvtColor(sketch_img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
plt.imshow(rgb_sketch)
plt.axis('off')
plt.show()

#displaying original image and pencil sketch image side by side

plt.figure(figsize=(14,7))

plt.subplot(1,2,1)
plt.imshow(im)
plt.axis('off')

plt.subplot(1,2,2)
plt.imshow(rgb_sketch)
plt.axis('off')
plt.show()

第 8 步：保存圖片

終于我們到了最后一步。保存圖片。imwrite用于保存圖片。

# saving the picture

# Filename
filename = 'sketch.png'

cv2.imwrite(filename, sketch_img)

你可以在這里查看我的 GitHub 代碼??！

https://github.com/Kavya2099/LGMVIP-DataScience/tree/main/Task%201

學(xué)到了什么

OpenCV 是初學(xué)者計(jì)算機(jī)視覺知識(shí)的重要來源
Matplotlib 始終將圖像顯示為 BGR ，openCV 以 RGB 配色方案顯示圖像
應(yīng)根據(jù)圖像大小使用高斯模糊中的內(nèi)核大小。如果圖像尺寸較大，則內(nèi)核尺寸應(yīng)具有較高的值

接下來要嘗試的事情！

鉛筆同時(shí)繪制多個(gè)圖像
在模糊圖像中嘗試中值模糊而不是高斯模糊
在 Numpy 中使用 concat 方法并排顯示圖像而不是 Matplotlib

參考

https://towardsdatascience.com/generate-pencil-sketch-from-photo-in-python-7c56802d8acb
https://stackoverflow.com/questions/19580102/inverting-image-in-python-with-opencv
https://www.askpython.com/python/examples/images-to-pencil-sketch
https://pyimagesearch.com/2021/04/28/opencv-smoothing-and-blurring/#:~:text=To%20average%20blur%20an%20image,image%20with%20increasing%20sizes%20kernels

☆ END ☆

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