python实现对图油画、卡通、梦幻、草图、水彩效果

本文详细介绍了如何使用wxPython和OpenCV库开发一个图形用户界面,实现对图像进行多种效果处理,如灰度化、二值化等,并保存处理后的图片。

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本篇博客将介绍如何使用wxPython模块和OpenCV库来实现对图像进行灰度化、二值化、伽马校正、色彩空间转换和图像反转这5种效果的合并程序。程序可以通过wxPython提供的GUI界面来选择图片路径和效果类型,程序会将处理后的图像保存到指定路径并打开。

步骤一:安装wxPython和OpenCV库

首先需要安装wxPython和OpenCV库。可以使用pip命令来安装:

pip install wxPython
pip install opencv-contrib-python

步骤二:创建GUI界面

我们可以使用wxPython来创建一个GUI界面,包括一个选择文件路径的按钮、一个下拉框来选择效果类型、一个处理按钮和一个输出路径文本框。代码如下:

import cv2
import wx
import os

class ImageTransformer(wx.Frame):
    def __init__(self):
        super().__init__(parent=None, title='Image Transformer')
        self.panel = wx.Panel(self)
        self.image_path = None
        self.effect_choice = None
        self.create_widgets()
        self.Show()

    def create_widgets(self):
        # 创建选择文件按钮
        self.file_picker = wx.FilePickerCtrl(self.panel, wildcard='Image files (*.jpg;*.jpeg;*.png)|*.jpg;*.jpeg;*.png')
        self.file_picker.Bind(wx.EVT_FILEPICKER_CHANGED, self.on_file_pick)
        # 创建效果选择下拉框
        self.effects = ['Oil Painting', 'Watercolor', 'Sketch', 'Cartoon', 'Dreamy']
        self.effect_choice = wx.Choice(self.panel, choices=self.effects)
        # 创建转换按钮
        self.transform_button = wx.Button(self.panel, label='Transform', size=(100, 30))
        self.transform_button.Bind(wx.EVT_BUTTON, self.on_transform)
        # 创建状态栏
        self.status_bar = self.CreateStatusBar()
        # 创建布局
        main_sizer = wx.BoxSizer(wx.VERTICAL)
        main_sizer.Add(self.file_picker, 0, wx.ALL|wx.EXPAND, 5)
        main_sizer.Add(self.effect_choice, 0, wx.ALL|wx.CENTER, 5)
        main_sizer.Add(self.transform_button, 0, wx.ALL|wx.CENTER, 5)
        self.panel.SetSizer(main_sizer)

    def on_file_pick(self, event):
        # 获取选择的文件路径
        self.image_path = event.GetPath()
        self.status_bar.SetStatusText(f'Selected file: {self.image_path}')

这是一个基于wxPython库的图像转换应用程序的代码。它创建了一个名为"Image Transformer"的窗口,并提供了以下功能:

  1. 创建选择文件按钮:使用wx.FilePickerCtrl创建一个按钮,允许用户选择图像文件。通过设置wildcard参数,只显示特定类型的图像文件(.jpg、.jpeg、.png)。

  2. 创建效果选择下拉框:使用wx.Choice创建一个下拉框,供用户选择要应用的图像效果。下拉框中提供了"Oil Painting"、"Watercolor"、"Sketch"、"Cartoon"和"Dreamy"这些选项。

  3. 创建转换按钮:使用wx.Button创建一个按钮,标有"Transform",用于触发图像转换操作。

  4. 创建状态栏:使用CreateStatusBar方法创建一个状态栏,用于显示当前选择的图像文件路径。

  5. 创建布局:使用wx.BoxSizer创建一个垂直布局管理器,将上述组件添加到主面板中,并设置相应的边距和对齐方式。

  6. on_file_pick方法:当用户选择图像文件时,该方法将获取所选文件的路径,并在状态栏中显示该路径。

步骤三:实现图像处理

在OnProcess函数中,我们需要实现图像的处理。我们可以使用OpenCV库来实现灰度化、二值化、伽马校正、色彩空间转换和图像反转这5种效果。代码如下:

import cv2
import wx
import os

class ImageTransformer(wx.Frame):
    def __init__(self):
        super().__init__(parent=None, title='Image Transformer')
        self.panel = wx.Panel(self)
        self.image_path = None
        self.effect_choice = None
        self.create_widgets()
        self.Show()

    def create_widgets(self):
        # 创建选择文件按钮
        self.file_picker = wx.FilePickerCtrl(self.panel, wildcard='Image files (*.jpg;*.jpeg;*.png)|*.jpg;*.jpeg;*.png')
        self.file_picker.Bind(wx.EVT_FILEPICKER_CHANGED, self.on_file_pick)
        # 创建效果选择下拉框
        self.effects = ['Oil Painting', 'Watercolor', 'Sketch', 'Cartoon', 'Dreamy']
        self.effect_choice = wx.Choice(self.panel, choices=self.effects)
        # 创建转换按钮
        self.transform_button = wx.Button(self.panel, label='Transform', size=(100, 30))
        self.transform_button.Bind(wx.EVT_BUTTON, self.on_transform)
        # 创建状态栏
        self.status_bar = self.CreateStatusBar()
        # 创建布局
        main_sizer = wx.BoxSizer(wx.VERTICAL)
        main_sizer.Add(self.file_picker, 0, wx.ALL|wx.EXPAND, 5)
        main_sizer.Add(self.effect_choice, 0, wx.ALL|wx.CENTER, 5)
        main_sizer.Add(self.transform_button, 0, wx.ALL|wx.CENTER, 5)
        self.panel.SetSizer(main_sizer)

    def on_file_pick(self, event):
        # 获取选择的文件路径
        self.image_path = event.GetPath()
        self.status_bar.SetStatusText(f'Selected file: {self.image_path}')

    def on_transform(self, event):
        # 获取选择的效果
        effect = self.effect_choice.GetStringSelection()
        # 应用所选效果
        if effect == 'Oil Painting':
            result = self.apply_oil_painting_effect()
        elif effect == 'Watercolor':
            result = self.apply_watercolor_effect()
        elif effect == 'Sketch':
            result = self.apply_sketch_effect()
        elif effect == 'Cartoon':
            result = self.apply_cartoon_effect()
        elif effect == 'Dreamy':
            result = self.apply_dreamy_effect()
        else:
            self.status_bar.SetStatusText('Please select an effect')
            return
        # 获取原始文件名和扩展名
        filename, ext = os.path.splitext(self.image_path)
        # 拼接输出文件名
        output_path = f'{filename}_{effect}{ext}'
        # 保存结果
        cv2.imwrite(output_path, result)
        # 打开转换后的图片
        os.startfile(output_path)

    # def apply_oil_painting_effect(self, brush_radius=6, intensity=1):
    #     # 加载图像
    #     image = cv2.imread(self.image_path)
    #     # 应用油画效果
    #     oil_painting = cv2.xphoto.createOilPaintingFilter(brush_radius, intensity)
    #     result = oil_painting.apply(image)
    #     return result
    def apply_oil_painting_effect(self, brush_radius=6, intensity=1):
        # 加载图像
        image = cv2.imread(self.image_path)
        # 转换为灰度图像
        gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        # 应用中值模糊
        gray = cv2.medianBlur(gray, brush_radius + 1)
        # 增强对比度
        gray = cv2.addWeighted(gray, 2.5, cv2.GaussianBlur(gray, (0, 0), brush_radius / 30), -0.5, 0)
        # 将灰度图像转换为彩色图像
        result = cv2.cvtColor(gray, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
        return result   
    def apply_watercolor_effect(self, sigma_s=60, sigma_r=0.4):
        # 加载图像
        image = cv2.imread(self.image_path)
        # 应用水彩效果
        watercolor = cv2.stylization(image, sigma_s=sigma_s, sigma_r=sigma_r)
        result = cv2.cvtColor(watercolor, cv2.COLOR_BGR2RGB)
        return result

    def apply_sketch_effect(self):
        # 加载图像
        image = cv2.imread(self.image_path)
        # 将图像转换为灰度图像
        gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        # 将灰度图像转换为边缘图像
        edges = cv2.Canny(gray_image, 30, 100)
        # 将边缘图像转换为彩色图像
        sketch = cv2.cvtColor(edges, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
        return sketch

    def apply_cartoon_effect(self):
        # 加载图像
        image = cv2.imread(self.image_path)
        # 将图像转换为灰度图像
        gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        # 应用均值迁移滤波器以平滑图像
        filtered = cv2.pyrMeanShiftFiltering(image, 20, 50)
        #将平滑图像转换为灰度图像
        gray_filtered = cv2.cvtColor(filtered, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        # 应用边缘检测
        edges = cv2.adaptiveThreshold(gray_filtered, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 9, 5)
        # 应用双边滤波器以增强边缘
        colored_edges = cv2.cvtColor(edges, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
        cartoon = cv2.bitwise_and(filtered, colored_edges)
        return cartoon

    def apply_dreamy_effect(self, blend_alpha=0.5):
        # 加载图像
        image = cv2.imread(self.image_path)
        # 将图像转换为浮点数格式
        image = image.astype(float) / 255.0
        # 应用高斯模糊以减少噪声
        blurred = cv2.GaussianBlur(image, (7, 7), 0)
        # 将图像与模糊图像混合
        dreamy = cv2.addWeighted(image, 1 - blend_alpha, blurred, blend_alpha, 0)
        return dreamy

if __name__ == '__main__':
    app = wx.App()
    transformer = ImageTransformer()
    app.MainLoop()

这是一个Python类中的几个方法,用于应用不同的图像效果。每个方法都需要一个指向图像文件的路径作为输入,并返回处理后的图像。

  1. apply_oil_painting_effect方法:该方法使用OpenCV库将输入图像转换为灰度图像,然后应用中值模糊和增强对比度的技术,最后将灰度图像转换为彩色图像,并返回结果。

  2. apply_watercolor_effect方法:该方法使用OpenCV库实现水彩效果,通过调节参数sigma_ssigma_r来控制效果的强度,并将结果转换为RGB格式并返回。

  3. apply_sketch_effect方法:该方法将输入图像转换为灰度图像,然后使用Canny算法将其转换为边缘图像,最后将边缘图像转换为彩色图像并返回。

  4. apply_cartoon_effect方法:该方法将输入图像转换为灰度图像,然后通过应用均值迁移滤波器以平滑图像,并使用自适应阈值进行边缘检测,最后使用双边滤波器增强边缘并返回结果。

  5. apply_dreamy_effect方法:该方法将输入图像转换为浮点数格式,然后使用高斯模糊以减少噪声,并将图像与模糊图像混合,最后返回结果。混合系数由参数blend_alpha控制。

到此,我们的程序就完成了。您可以将上述代码保存到一个名为photoconvert5type.py的文件中,并运行它来测试程序。当程序运行时,您可以使用GUI界面中的打开按钮来选择一个图像文件,然后选择一个效果类型,最后点击处理按钮。程序将会创建一个新的文件,保存处理后的图像,并打开它。

 

 总结

本篇博客介绍了如何使用wxPython模块和OpenCV库来实现对图像进行灰度化、二值化、伽马校正、色彩空间转换和图像反转这5种效果的合并程序。程序可以通过wxPython提供的GUI界面来选择图片路径和效果类型,程序会将处理后的图像保存到指定路径并打开。如果您对这个程序感兴趣,可以尝试添加一些额外的效果,例如边缘检测或图像平滑。

### NVIDIA Canvas 功能介绍 NVIDIA Canvas 是一款由 NVIDIA 开发的应用程序,旨在帮助艺术家和设计师通过简单的笔画创建逼真的像[^1]。该工具利用 AI 技术将用户的草图转换成高度真实的风景片。 #### 主要特点 - **即时反馈**:用户可以实时看到绘画的变化效果。 - **多种风格滤镜**:提供不同艺术风格的选择,如油画水彩等。 - **简单易用的界面**:即使是没有经验的新手也能轻松上手。 - **支持多种输入设备**:兼容鼠标、触控板甚至数位板等多种方式绘制案。 ### 使用教程 为了更好地理解如何使用 NVIDIA Canvas 创建作品,请按照以下指南操作: #### 启动应用程序并选择预设样式 打开 NVIDIA Canvas 客户端后,默认会显示多个可选的艺术风格选项卡,在这里可以选择自己喜欢的一种作为基础模板开始创作。 #### 添加新层与调整设置 点击左侧面板中的“新建层”按钮来增加新的工作层面,以便于分层次管理不同的元素;还可以在此处修改当前所使用的画笔大小和其他参数配置。 #### 进行实际绘画过程 当一切准备就绪之后就可以正式着手制作了——只需随意挥动画布上的线条即可让软件自动填充相应的纹理细节,从而形成一幅完整的画。 ```python # Python 示例代码用于模拟调用 API 接口获取特定样式的处理逻辑(仅作示意) def get_style(style_name): styles = { "oil_paint": {"id": 0}, "watercolor": {"id": 1} } return styles.get(style_name) print(get_style('oil_paint')) ```
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