OpenCV 非真实感渲染的实例

OpenCV 非真实感渲染的实例

OpenCV 是一个基于开源许可证发行的计算机视觉库，可用于处理图像和视频。在计算机图形学和计算机视觉中，非真实感渲染（Non-Photorealistic Rendering，NPR）是一种呈现技术，其不同于传统的真实感渲染技术，其并不完全模拟真实环境下的光线传播，而是通过使用绘画样式或图形化的表现手法，使计算机生成的结果看起来更像是由人类艺术家所完成的作品。

在本文中，我们将使用 OpenCV 库实现一个简单的非真实感渲染示例。我们将对输入图像进行边缘检测，并将其转换为黑白颜色。然后，我们将对它进行模糊处理、二值化、再次模糊处理、膨胀和腐蚀处理等操作，最终得到一个非真实感渲染的图像。

首先，我们需要导入 OpenCV 库：

import cv2
import numpy as np

接下来，我们读入待处理的图像，并将其转换为灰度图像：

img = cv2.imread(‘input.jpg’)
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

然后，我们进行边缘检测操作：

edges = cv2.Canny(gray, threshold1=30, threshold2=100)

对于这一步操作，我们使用了 Canny 算子进行边缘检测。Canny 算子是一种广泛使用的计算机视觉算法，用于寻找图像中边缘。该算子被设计为检测具有变化率（即灰度梯度）大于某个阈值的所有边缘。

接下来，我们将图像转换为黑白颜色：

ret, thresh = cv2.threshold(edges, 127, 255, cv2.