实现怀旧滤镜与连环画滤镜---OpenCV-Python开发指南(48)

简介: 实现怀旧滤镜与连环画滤镜---OpenCV-Python开发指南(48)

怀旧滤镜实现原理


不管是荣耀华为手机还是其他的手机,我们都可以找到相机中的怀旧效果,这是手机中常用的一种滤镜效果。


怀旧风格的设计主要是在图像的颜色空间进行处理。以BGR为例,对B、G、R这3个通道的颜色数值进行处理,让图像有一种泛黄的怀旧效果。设计的转换公式如下:


B=0.272r+0.534g+0.131*b


G=0.349r+0.686g+0.168*b


R=0.393r+0.769g+0.189*b


计算公式中的小写的bgr是原图像的RGB通道的颜色,结果BGR是怀旧变换后的值。需要注意的是,颜色值的范围在[0,255],需要在程序中约束一下。


实现怀旧滤镜


既然我们已经了解了其实现的原理公式。下面我们直接上代码实现该功能,具体代码如下所示:

def cowboy_effect(img):
    new_img = img.copy()
    h, w, n = img.shape
    for i in range(w):
        for j in range(h):
            b = img[j, i, 0]
            g = img[j, i, 1]
            r = img[j, i, 2]
            B = int(0.272 * r + 0.534 * g + 0.131 * b)
            G = int(0.349 * r + 0.686 * g + 0.168 * b)
            R = int(0.393 * r + 0.769 * g + 0.189 * b)
            new_img[j, i, 0] = max(0, min(B, 255))
            new_img[j, i, 1] = max(0, min(G, 255))
            new_img[j, i, 2] = max(0, min(R, 255))
    return new_img
if __name__ == "__main__":
    img = cv2.imread("48.jpg")
    cv2.imshow("0", img)
    cv2.imshow("1", cowboy_effect(img))
    cv2.waitKey()
    cv2.destroyAllWindows()


运行之后,效果如下:


连环画滤镜原理


从怀旧滤镜就可以看出来,其实相机的各种滤镜效果就是对RGB的颜色通道进行计算处理。既然怀旧滤镜有公式,那么肯定的连环画滤镜也有公式。它的具体公式如下:


R = |g – b + g + r| * r / 256


G = |b – g + b + r| * r / 256


B = |b – g + b + r| * g / 256


实现连环画滤镜


有了公式,下面直接套用公式即可。具体代码如下所示:

# 连环画滤镜
def comics_effect(img):
    new_img = img.copy()
    h, w, n = img.shape
    for i in range(w):
        for j in range(h):
            b = img[j, i, 0]
            g = img[j, i, 1]
            r = img[j, i, 2]
            R = int(int(abs(g - b + g + r)) * r / 256)
            G = int(int(abs(b - g + b + r)) * r / 256)
            B = int(int(abs(b - g + b + r)) * g / 256)
            new_img[j, i, 0] = R
            new_img[j, i, 1] = G
            new_img[j, i, 2] = B
    return new_img
if __name__ == "__main__":
    img = cv2.imread("48.jpg")
    cv2.imshow("0", img)
    cv2.imshow("1", comics_effect(img))
    cv2.waitKey()
    cv2.destroyAllWindows()

运行之后,效果如下:


综上所述,基本上所有的基础滤镜都是通过对RGB通道的颜色值进行公式计算得到的。当然,要是数学很好,又对算法情有独钟的读者,可以自己自研滤镜算法丰富滤镜的效果。

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