建筑物转手绘稿(也适用于其他图片)

本文详细介绍了一种使用Photoshop将彩色图片转换成黑白素描效果的方法。具体步骤包括:去色并复制图层,对复制图层进行反向及颜色减淡处理,应用最小值滤镜,并通过调整图层混合选项实现最终效果。

步骤一:打开要处理的图片     


步骤二:在菜单栏选择图像-调整-去色,然后复制图层
步骤三:选择复制的图层,执行图像-调整-反向,设置图像混合模式为颜色减淡,此时图形几乎为白纸
步骤四:执行滤镜-其他-最小值,弹出最小值对话框,设置半径为2像素,单击确定

步骤五:单击图层面板下面的图层样式按钮,执行混合选项命令,弹出图层样式对话框,选中混合颜色带中的灰色,按住alt键,拖动“下一图层”的深色滑块到右边的合适位置,单击确定。此时,图像已经装换为黑白素描效果



<think>嗯,用户想用Python对比两张图纸的相似度,参考了几条关于图像处理的引用文献。用户可能是个工程师或者研究人员,需要做图纸的相似性检测,可能是为了自动化质检或版权保护。从ta明确要求“图纸”而非普通照片来看,场景偏向工业或设计领域。注意到用户引用的资料里提到了PIL库、SIFT算法、边缘检测和GAN等概念,但ta真正需要的其实是相似度比较的解决方案。用户似乎有一定图像处理基础,但可能没做过相似度对比,需要从基础方法到进阶方案的系统指导。之前回复时已经整理了经典特征匹配(如SIFT+FLANN)和深度学习两种主流方案。现在需要强化实用性建议:图纸对比特别关注几何特征,传统算法可能比端到端深度学习更合适;但若涉及风格化图纸(如艺术设计),则用ResNet特征提取可能更准。关键是要提醒用户根据图纸类型选方法:1如果是CAD工程图,建议先二值化处理再用MSE/SSIM2若为手绘草图,用ORB特征匹配更抗变形3深度学习方案更适合带纹理的渲染图需要补充的细节:-PIL库具体如何计算MSE-如何设置FLANN的匹配阈值-提醒安装opencv-contrib-python以获取SIFT专利算法</think> 以下是根据您需求整理的Python图像相似度对比方案,结合图像处理算法和主流库实现,分为传统方法和深度学习方法两种路径: ### 一、传统图像处理方案(适合结构清晰的图纸) ```python import cv2 import numpy as np from skimage.metrics import structural_similarity as ssim def compare_images(img1_path, img2_path): # 读取并预处理 img1 = cv2.imread(img1_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) img2 = cv2.imread(img2_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) img1 = cv2.resize(img1, (500, 500)) # 统一尺寸 # 算法1: 结构相似性指数 (SSIM) ssim_score, _ = ssim(img1, img2, full=True) # 算法2: 特征点匹配 sift = cv2.SIFT_create() kp1, des1 = sift.detectAndCompute(img1, None) kp2, des2 = sift.detectAndCompute(img2, None) # FLANN匹配器 index_params = dict(algorithm=1, trees=5) search_params = dict(checks=50) flann = cv2.FlannBasedMatcher(index_params, search_params) matches = flann.knnMatch(des1, des2, k=2) # 计算优质匹配点比例 good_matches = [m for m,n in matches if m.distance < 0.7*n.distance] match_score = len(good_matches) / min(len(kp1), len(kp2)) return {"SSIM": ssim_score, "Feature_Match_Ratio": match_score} # 使用示例 result = compare_images("drawing1.png", "drawing2.png") print(f"相似度评估: SSIM={result['SSIM']:.2%}, 特征点匹配率={result['Feature_Match_Ratio']:.2%}") ``` ### 关键算法解析 1. **SSIM(结构相似性)** 通过亮度、对比度、结构三个维度评估相似度,对图纸的几何结构变化敏感 *公式*: $$SSIM(x,y) = \frac{(2\mu_x\mu_y + C_1)(2\sigma_{xy} + C_2)}{(\mu_x^2 + \mu_y^2 + C_1)(\sigma_x^2 + \sigma_y^2 + C_2)}$$ 2. **SIFT特征匹配**[^2] - 提取旋/缩放不变的特征点 - 使用FLANN加速匹配过程 - 通过比值过滤(Lowe's ratio test)排除错误匹配 ### 二、深度学习方案(适合复杂图纸) ```python from tensorflow.keras.applications import ResNet50 from tensorflow.keras.preprocessing import image from tensorflow.keras.applications.resnet50 import preprocess_input import numpy as np def deep_compare(img1_path, img2_path): model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, pooling='avg') def get_features(img_path): img = image.load_img(img_path, target_size=(224, 224)) x = image.img_to_array(img) x = np.expand_dims(x, axis=0) x = preprocess_input(x) return model.predict(x) feat1 = get_features(img1_path) feat2 = get_features(img2_path) # 余弦相似度 cosine_sim = np.dot(feat1, feat2.T) / (np.linalg.norm(feat1) * np.linalg.norm(feat2)) return cosine_sim[0][0] # 使用示例 similarity = deep_compare("drawing1.jpg", "drawing2.jpg") print(f"深度特征余弦相似度: {similarity:.2%}") ``` ### 选择建议 | **方法类型** | **适用场景** | **优势** | **依赖库** | |--------------|-------------------------------|------------------------------|--------------------------| | 传统方法 | CAD图纸/工程图/二值图像 | 无需训练,解释性强 | OpenCV, scikit-image | | 深度方法 | 手绘稿/渲染图/带纹理的图纸 | 对形变和噪声鲁棒性强 | TensorFlow/PyTorch | ### 预处理关键步骤 1. **图像对齐**:使用`cv2.findHomography()`进行透视变换校正 2. **边缘增强**:应用Canny边缘检测强化结构特征[^3] 3. **二值化处理**:对工程图推荐使用大津阈值法 `cv2.threshold(img, 0, 255, cv2.THRESH_OTSU)` > **注意**:图纸对比需特别注意排除颜色干扰,建议先为灰度图。若比较工程图与手绘草图,推荐使用深度学习方法提取高层特征。
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