漫画实现原理

在网上随便找一个漫画的图像，我们都可以清楚的看到漫画都比较粗糙，笔触夸张，也就是说色彩并不细腻，比如漫画的头发，看上去就是一个颜色，不仅如此漫画还保留了很多墨水绘制的线条，因此我们实现漫画的步骤，可以分为如下5步：

1. 应用双边滤波器来减少图像的色彩
2. 将彩色图像转换为灰度图像
3. 使用边缘检测算法提取灰度图像的边缘信息
4. 对于检测的边缘进行增强并二值化产生粗线条的特征图像
5. 将3步骤处理的图像与原图像进行叠加，最终实现漫画效果

实现漫画效果的程序步骤

通过上面的文字，我们了解了漫画实现的原理。现在，我们将这些步骤统一转换为代码中的步骤。具体实现步骤如下：

1. 双边滤波不仅能保留边缘信息，同时也用于减少图像的色彩。所以我们需要使用cv2.bilateralFilter()函数。同时辅助使用高斯金字塔能让图像色彩更加的减少。
2. 彩色转灰色需要使用cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)函数
3. 边缘信息获取需要用到cv2.adaptiveThreashold()函数，这是一个图像阈值化处理函数，可以从灰度图像中分离目标区域与背景区域。
   具体的原理如下：因为在灰度图像中，灰度值变化明显的区域往往是物体的轮廓（因为背景大多一样），所以将图像分成一小块一小块地去计算阈值会得出图像的轮廓。
4. 通过中值滤波可以增强并二值化产生粗线条的特征图像。在程序中，可以先进行中值滤波操作，在进行2操作
5. 将图像叠加通过“与”操作实现，在OpenCV中，cv2.bitwise_and()函数实现“与”操作

实战实现漫画效果

既然我们已经了解了其实现的原理。下面，我们来通过程序直接实现漫画效果，具体代码如下所示：

# 漫画效果实现
def cortoon_effect(img):
    img_color = img
    for _ in range(3):
        img_color = cv2.pyrDown(img_color)
    for _ in range(7):
        img_color = cv2.bilateralFilter(img_color, 50, 50, 50)
    for _ in range(3):
        img_color = cv2.pyrUp(img_color)
    img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
    img_blur = cv2.medianBlur(img_gray, 5)
    img_edge = cv2.adaptiveThreshold(img_blur, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, blockSize=5, C=2)
    img_edge = cv2.cvtColor(img_edge, cv2.COLOR_GRAY2RGB)
    print(img_color.shape)
    print(img_edge.shape)
    new_img = cv2.bitwise_and(img_color, img_edge)
    return new_img


if __name__ == "__main__":
    img = cv2.imread("52.jpg")
    img = cv2.resize(img, (400, 600))
    cv2.imshow("0", img)
    cv2.imshow("1", cortoon_effect(img))
    cv2.waitKey()
    cv2.destroyAllWindows()

运行之后，效果如下：

1.png

这里选择的图片颜色有些单调，读者可以自行换一张色彩稍微丰富一点的图片试试。博主这里就不测试了。