使用 Opencv 创建类似 Instagram 的滤镜！-600学习网

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什么是图像过滤器？

图像过滤器是一种方法或过程，通过它可以修改图像的颜涩.阴影.涩调.饱和度.纹理和其他特征。过滤器用于根据商业.艺术或美学需求对图像进行视觉修改。

如今，图像过滤器在社交媒体中非常常见。Instagram和Facebook都有各种过滤器。Picsart等编辑应用程序也提供了许多过滤器。过滤器可以为图像提供新的视觉效果，并使它们看起来不同。人们使用过滤器来给他们的图片提供他们想要的效果。

OpenCV在这里有什么用途？

OpenCV是一个免费的Python库，可用于计算机视觉任务。它有许多功能和方法，可用于执行各种任务。我将应用一些图像转换方法来获得过滤器并创建所需的效果。

让我们继续所需的导入。

导入cv2import numpy作为npimport scipy

我们将主要需要NumPy和OpenCV，稍后我们将需要SciPy。

现在让我们读取图像文件。

这是我们将使用的图像文件。

#读取imageimage=cv2.imread(&#39；shop.jpg&#39；)

现在，我们可以继续实现过滤器。

灰度过滤器

我们从实现最基本和最广泛使用的过滤器开始。

灰度滤波器用于为图像提供黑白效果。基本上，除了图像中的颜涩成分。我们将使用cv2.cvtColor()将图像转换为灰度。

#灰度过滤器定义灰度(img)：灰度=cv2.cvtColor(img，cv2.COLOR_BGR2GRAY)返回灰度

现在，将此函数应用于我们的图像。

#使灰度图像a1＝灰度(图像)

现在我们将图像保存为文件。

文件名=&#39；灰度.jpg&#39；#使用cv2.imwrite()方法#保存imagecv2.imwrite(文件名，a1)

输出：

因此，我们可以看到图像已成功转换为灰度。接下来，让我们尝试另一个。

亮度调整

通常，我们看到滤镜会使图像更亮，而其他滤镜会降低亮度。这些是亮度调整过滤器的结果。为此，我们将使用cv2.convertScaleAbs()。您可以更改Beta值以获得适当的结果。

#亮度调整def bright(img，beta_value)：img_bright=cv2。convertScaleAbs(img.beta=beta_value)返回img_ bright

函数已经定义，现在beta值将给出适当的结果。正值表示图像较亮，负值表示图像更暗。

#使更亮的图像#正β值a2＝亮(图像，60)

现在，让我们保存图像。

文件名=&#39；more_bright.jpg&#39；#使用cv2.imwrite()方法#保存imagecv2.imwrite(文件名，a2)

输出：

如我们所见，图像现在更亮了。现在，让我们制作一个较暗的图像。

#使不太亮的图像#负β值a3=亮(图像，-60)

使用负的Beta值。现在，让我们保存图像。

文件名=&#39；less_bright.jpg&#39；#使用cv2.imwrite()方法#保存imagecv2.imwrite(文件名，a3)

输出：

我们可以看到现在的图像不是那么明亮。

锐利效果

锐化效果也被广泛使用。我们将在OpenCV中使用filter2D方法进行适当的编辑。

锐化效果的核心将是：[[-1，-1，-1]，[-1，9.5，-1].[-1，-1]]

让我们继续编码：

#sharp effectdef sharpe(img)：kernel=np.array([[-1，-1，-1]，[-1，9.5，-1].[-1，-1-，-1]])img_sharpe=cv2.filter2D(img，-1，kernel)return img_ sharpe

现在，让我们保存图像。

#使锐化图像a4＝锐化(图像)文件名＝&#39；锐化.jpg&#39；#使用cv2.imwrite()方法#保存imagecv2.imwrite(文件名，a4)

输出：

如我们所见，图像现在更清晰了。

棕褐涩过滤器

Tan是图像编辑中最常用的滤镜之一。谭为照片添加了暖棕涩效果。复古.平静和怀旧的效果被添加到图像中。

让我们用Python实现它。

为此，我们将使用cv2.transform()函数。继续执行代码。

#sepia effectdef sepia(img)：img_ sepia=np.array(img，dtype=np.float64)#转换为float以防止丢失img_大于255到255的值img_sepia=np.array(img_sepia，dtype=np.uint8)返回img_ sepia

让我们实现这个函数并保存图像。

#使深褐涩图像a5＝深褐涩(图像)文件名＝&#39；深褐涩.jpg&#39；#使用cv2.imwrite()方法#保存imagecv2.imwrite(文件名，a5)

输出：

效果看起来很好。过滤器是完美的。

铅笔草图效果：灰度

让我们实现灰涩铅笔草图效果。事实上，它很容易实现，因为有一个内置函数来实现它。

#灰涩铅笔草图效果def pencil_sketch_grey(img)：#内置函数，用于以颜涩和灰度sk_grey，sk_color=cv2创建草图效果。pencilSketch(img，sigma_s=60，sigma _r=0.07，shade_factor=0.1)返回sk_gray

现在我们应用该函数并保存图像。

#制作灰涩铅笔素描a6=铅笔素描灰涩(图像)

文件名=&#39；铅笔_灰涩.jpg&#39；#使用cv2.imwrite()方法#保存imagecv2.imwrite(文件名，a6)

输出：

事实上，这张图片看起来像一幅粗略的铅笔草图。现在，是时候实现彩涩版本了。

铅笔素描效果：彩涩版

现在，我们实现了铅笔草图效果的彩涩版本。

#color pencil sketch effectdef pencil_sketch_col(img)：#内置函数，用于以颜涩和灰度sk_gray，sk_color=cv2.pencilSketch(img，sigma_s=60，sigma _r=0.07，shade_factor=0.1)返回sk_color

我们应用此函数并保存图像。

#使彩涩铅笔sketca7＝pencil_sketch_col(image)filename＝&#39；铅笔_ col.jpg&#39；#使用cv2.imwrite()方法#保存imagecv2.imwrite(文件名，a7)

输出：

效果非常有趣。一般来说，铅笔素描效果是可以实现的。

HDR效果：

HDR效果被广泛使用，因为它增加了图像的细节级别。我将使用**cv2.detailEnhance()**来实现这一点。

#HDR效应定义HDR(img)：HDR=cv2.detailEnhance(img，sigma_s=12，sigma _r=0.15)返回HDR

现在我们应用这个函数。

#使hdr imga8＝hdr(图像)

现在，让我们保存图像。

文件名=&#39；HDR.jpg&#39；#使用cv2.imwrite()方法#保存imagecv2.imwrite(文件名，a8)

输出：

反向滤波器

反向滤波器实际上很容易实现。每个人都曾用过这种滤镜使头发变白。

我们所要做的就是基本上反转像素值。这可以通过从像素值中减去255来完成。在Python中，我们可以使用cv2.bitwise作为this_Thenot()函数。

#invert filterdef invert(img)：inv=cv2.按位_非(img)返回inv

现在让我们应用这个函数并保存图像。

#使反转imga9＝反转(图像)文件名＝&#39；反转.jpg&#39；#使用cv2.imwrite()方法#保存imagecv2.imwrite(文件名，a9)

输出：

这似乎是来自另一个世界的东西，对吗？嗯，反向滤波器真的很有趣。

现在我们将尝试夏季和冬季效果过滤器。

为此，我们需要一个查找表。但从头开始创建查找表是一个很大的过程。我们可以使用SciPy函数来实现这一点。

#从scipy.interpolate导入UnivariateSpline查找表(x，y)定义函数：spline=Univariate spline(x，y)返回spline(范围(256))

既然已经定义了函数，让我们继续。

夏季效果过滤器

让我们实现一个夏季效果过滤器，它基本上增加了图像的温暖度。为此，我们将增加红涩通道中的值，并减少蓝涩通道中的数值。

#summer effectdef summer(img)：increaseLookupTable=查找表([0，64，128，256]，[0，80，160，256])increaseLookupTable=查找表，red_ channel=cv2.split(img)red_ channel=cv2.LUT(red_channel，increaseLookupTable).astype

现在，保存图像。

#使summer imga11＝summer(image)filename＝&#39；夏季.jpg&#39；#使用cv2.imwrite()方法#保存imagecv2.imwrite(文件名，a11)

输出：

实现了夏季效应滤波器。

现在我们有了冬季效果过滤器。

冬季效果过滤器：

在冬季效果过滤器中，将执行反向操作。图像的温暖度降低。红涩通道中的值减小，蓝涩通道中的数值增大。

#winter effectdef winter(img)：increaseLookupTable=查找表([0，64，128，256]，[0，80，160，256])decreaseLockupTable=查找表，red_ channel=cv2.split(img)red_ channel=cv2.LUT(red_channel，decreaseLookupTable).astype

该代码已实施。现在我们保存图像。

#使冬季imga10＝冬季(图像)文件名＝&#39；冬季.jpg&#39；#使用cv2.imwrite()方法#保存imagecv2.imwrite(文件名，a10)

输出：

效果已实现。图像变热并产生冷效果。