快过年了，各种互联网产品都出来撒红包。某宝一年一度的集五福（shua hou）活动更是成为每年的必备活动。虽然到最后每人大概也就分个两块钱，但作为一个全民话题，大多数人还是愿意凑凑热闹。毕竟对于如今生活在大城市的人来说，集福领红包和空荡的地铁车厢或许已是最大的“年味”了。
既然是凑热闹，怎么能少得了我。前年过年我发过一篇：《一行代码扫出“敬业福”》，介绍的是 OCR 文字识别的使用。今年再来对“福”字做文章，演示下如何用 python 的图像处理功能，把一幅“福”字图片转出 5 种不同的效果：
python 最图像处理最常用的两个模块是 PIL 和 OpenCV，这里我们选择 OpenCV。
读取图片及展示代码：
import cv2 from matplotlib import pyplot as plt img = cv2.imread('fu.png') # 转换颜色模式，显示原图 img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) plt.imshow(img) plt.show()
因为 OpenCV 和 matplotlib 的颜色模式不一样，所以需要做一次转换，如果是直接通过 cv2 展示和保存图片则不需要。
上面的效果分别用到了以下功能：
1、灰度福
这里没有选择直接将图片转出灰度图，因为这样会导致福字不明显。而是通过将红、绿、蓝三通道分离后，选择色差最大的红色通道。
r,g,b = cv2.split(img)
2、轮廓福
使用了 OpenCV 自带的图像轮廓提取功能。为了更好的效果，这里对红色通道进行二值化后，再查找轮廓。
_, img_bin = cv2.threshold(r, 50, 255, cv2.THRESH_BINARY) _, contours, _ = cv2.findContours(img_bin, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) img_cont = np.zeros(img_bin.shape, np.uint8) cv2.drawContours(img_cont, contours, -1, 255, 3)
3、反色福
发色的实现是将每个像素值 x 转成 255-x。如果遍历像素计算会比较慢，于是用了一个小技巧：转成 numpy 的 ndarray 再进行矩阵运算。
img_i = np.asarray(img) img_i = 255 - img_i
4、膨胀福
这里其实是“图像腐蚀”操作（与“图像膨胀”操作相反）。因为在我们选取的红色通道中，白色是背景，黑色才是福字，所以对白色的“腐蚀”也就是对黑色的“膨胀”。这也是 OpenCV 的内置功能。做完这一步，又对图像进行了切割，直接通过列表的切片操作实现。
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT,(25, 25)) eroded = cv2.erode(r, kernel) size = img.shape eroded = eroded[int(size[1]*0.15):int(size[1]*0.7),int(size[0]*0.2):int(size[0]*0.85)]
5、福到了
OpenCV 提供了翻转操作，第二个参数是旋转轴的选取，你可以试试 0 和 1 的效果。
img_r = cv2.flip(img, -1)
以上就是我送给大家的 5 个福。试过了，都能被扫出来。我已集齐
如果你还没凑齐，可以扫这个图。祝大家新年有福气！
其他内容回复左侧关键词获取：
python ：零基础入门课程目录
新手 ：初学者指南及常见问题
资源 ：超过500M学习资料网盘地址
项目 ：十多个进阶项目代码实例
如需了解视频课程及答疑群等更多服务，请号内回复 码上行动
代码相关问题可以在论坛上发帖提问 bbs.crossincode.com
推荐阅读：
Python转行 | 爬抖音 | AI名画 | 如何debug | 查天气 | 我用Python | 知乎 | 排序 | 电影票 | 技术宅 | 单词表 | 新手建议 | 如何提问 | 一图学Python | 智能防挡弹幕
