新的一年又要到来了,各个大的公司又在这年末为大家送上了新春的祝福,支付宝还是延续了这几年的传统,在年末为大家送上了集五福的活动,为了大家能更快更好的扫出来大大的“福”,今天就带领大家利用python做一个一“福”转“N”福的小demo。
先看效果图
首先,我们需要拿到一张大大的“福”字图片,然后,我们就可以对于这张图进行操作了。我们今天要实现的就是将一张“福”字转化为五种不同的风格,现为大家呈上效果图。
灰度图
首先为大家展示的是灰度图,灰度图就是将彩色的RGB三通道图像,转化为单通道的灰色图像,RGB三个通道的颜色通过比例系数进行相加。程序如下所示。
def Gray_fu(自我):
gray_img=cv2.cvtColor(自我。ori_img cv2.COLOR_BGR2GRAY)
返回gray_img
轮廓图
接下来是轮廓图,轮廓图需要输入一张灰度图像,首先是对图像进行滤波处理,去除噪声,然后针对于灰色的图片中像素突然变化的点来检测边缘,什么是边缘突然变化呢,参考我们的灰度图,灰度图中,“福”字的边缘同背景颜色出现了巨大的差异,这种差异就是寻找边缘轮廓的依据,程序如下图所示。
def Canny_fn(自我):
img=cv2.cvtColor(自我。ori_img cv2.COLOR_BGR2GRAY)
img=cv2。高斯模糊(img, (3), 0)
canny_img=cv2。精明的(img, 150)
返回canny_img
反色图
对于反色图,理解起来并不难,就是用255减去将原图中的每一个像素值,得到的就是我们的反色图,程序如下:
def invert_fu(自我):
img=255 - self.ori_img
返回img
腐蚀图
对于腐蚀图,因为在我们选取的图像中,红色是背景,黑色才是福字,所以对红色进行膨胀也就是对黑色进行腐蚀。这也是OpenCV的内置功能。我们只需要调用OpenCV中的膨胀函数即可。
def dilate_fu(自我):
# img=cv2.cvtColor(自我。ori_img cv2.COLOR_BGR2GRAY)
内核=cv2.getStructuringElement (cv2。MORPH_RECT (5,5))
img=cv2.dilate(自我。ori_img、内核、迭代=1)
打印(img.shape)
返回img
福到家
最后是我们的“福到”家,我们只需要将福字进行旋转即可。
def rotate_fu(自我):
img=cv2.rotate(自我。ori_img, 1)
返回img
完整代码
进口cv2
类Change_pic ():
def __init__(自我,img):
自我。ori_img=cv2.imread (img)
def Gray_fu(自我):
“灰度图”
gray_img=cv2.cvtColor(自我。ori_img cv2.COLOR_BGR2GRAY)
返回gray_img
def Canny_fn(自我):
“轮廓图”
img=cv2.cvtColor(自我。ori_img cv2.COLOR_BGR2GRAY)
img=cv2。高斯模糊(img, (3), 0)
canny_img=cv2。精明的(img, 150)
返回canny_img
def invert_fu(自我):
“‘反色图”
img=255 - self.ori_img
返回img
def dilate_fu(自我):
“‘腐蚀图”
# img=cv2.cvtColor(自我。ori_img cv2.COLOR_BGR2GRAY)
内核=cv2.getStructuringElement (cv2。MORPH_RECT (5,5))
img=cv2.dilate(自我。ori_img、内核、迭代=1)
打印(img.shape)
返回img
def rotate_fu(自我):
“‘福到家”
img=cv2.rotate(自我。ori_img, 1)
返回img
以上所述是小编给大家介绍的新年福利来一波之Python轻松集齐五福,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留的言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对网站的支持。
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