使用 OpenCV 将图像转换为铅笔素描的 8 个步骤

使用 OpenCV 从彩色图像创建铅笔素描图像

这个项目是我为 LetsGrowMore 的数据科学实习生创建的任务。

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目录

• 什么是 OpenCV？

• 第 1 步：读取图像

• 第 2 步：将图像转换为灰度

• 第 3 步：将灰度图像转换为反转灰度

• 第 4 步：模糊负片图像

• 第 5 步：反转模糊图像

• 第 6 步：将灰度与倒置模糊图像混合

• 第 7 步：使用 Matplotlib 将其与原始图像一起显示

• 第 8 步：保存图片

• 我学到了什么

• 接下来要尝试的事情

• 参考

什么是 OpenCV？

OpenCV （Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。

它提供了广泛的功能，包括对象检测、人脸识别和跟踪。

在这里，我们将使用 Open CV 将彩色图像转换为铅笔素描。

在这里，我使用 Google Colab 作为我的 IDE。

第 1 步：读取图像

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

#imported cv2_imshow specific for google colab
from google.colab.patches import cv2_imshow

#to read the image
image= cv2.imread('desktop.png')

#to display the image
cv2_imshow(image)

OpenCV使用BGR配色方案，所以这里不用改颜色。但是当我们使用 Matplotlib 时，我们需要转换，因为它使用RGB配色方案

第 2 步：将图像转换为灰度

#converting the image to grayscale
gray= cv2.cvtColor(im,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv2_imshow(gray)

第 3 步：将灰度图像转换为反转灰度

反转灰度图像也称为负像。这样做是为了增强图像的细节。

#converting image to inverted grayscale

inv_gray= 255-gray
cv2_imshow(inv_gray)

第 4 步：模糊负片图像

使用反复试验找到内核大小；对于较大的图像，内核大小应该更大。

对于较小的图像，它应该是小数字，如 3x3 或 5x5。在小图像中赋予大内核值将删除图像的实际结构。

blur_img=cv2.GaussianBlur(inv_gray,(101,101),0)
cv2_imshow(blur_img)

第 5 步：反转模糊图像

#inverting the blurred image

inv_blur=255-blur_img
cv2_imshow(inv_blur)

第 6 步：将灰度与倒置模糊图像混合

为了完成我们的铅笔素描，我们需要混合灰度和倒置模糊图像。

我们将使用CV2 divide方法来执行该操作

CV2 divide：两个数组或标量除以数组的每个元素。

sketch_img= cv2.divide(gray,inv_blur,scale=255.0)
cv2_imshow(sketch_img)

我们做到了！！

第 7 步：使用 Matplotlib 将其与原始图像一起显示

正如我已经提到的，由于我们在这里使用 Matplotlib 并排显示图像，因此我们需要转换原始图像和素描图像。

这是因为，OpenCV 使用BGR配色方案，而 matplotlib 使用RGB配色方案。素描图片也一样。

plt.figure(figsize=(14,7))

plt.subplot(1,2,1)
plt.title('Actual image in Matplotlib')
plt.imshow(image)
plt.axis('off')

plt.subplot(1,2,2)
plt.title('Color converted image in Matplotlib')
im = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
plt.imshow(im)
plt.axis('off')
plt.show()


plt.figure(figsize=(14,7))
plt.subplot(1,2,1)
plt.title('Actual image in Matplotlib')
plt.imshow(sketch_img)
plt.axis('off')

plt.subplot(1,2,2)
plt.title('Color converted image in Matplotlib')
rgb_sketch=cv2.cvtColor(sketch_img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
plt.imshow(rgb_sketch)
plt.axis('off')
plt.show()

#displaying original image and pencil sketch image side by side

plt.figure(figsize=(14,7))

plt.subplot(1,2,1)
plt.imshow(im)
plt.axis('off')

plt.subplot(1,2,2)
plt.imshow(rgb_sketch)
plt.axis('off')
plt.show()

第 8 步：保存图片

终于我们到了最后一步。保存图片。imwrite用于保存图片。

# saving the picture

# Filename
filename = 'sketch.png'

cv2.imwrite(filename, sketch_img)

你可以在这里查看我的 GitHub 代码！！

https://github.com/Kavya2099/LGMVIP-DataScience/tree/main/Task%201

学到了什么

• OpenCV 是初学者计算机视觉知识的重要来源

• Matplotlib 始终将图像显示为 BGR ，openCV 以 RGB 配色方案显示图像

• 应根据图像大小使用高斯模糊中的内核大小。如果图像尺寸较大，则内核尺寸应具有较高的值

接下来要尝试的事情！

• 铅笔同时绘制多个图像

• 在模糊图像中尝试中值模糊而不是高斯模糊

• 在 Numpy 中使用 concat 方法并排显示图像而不是 Matplotlib

参考

• https://towardsdatascience.com/generate-pencil-sketch-from-photo-in-python-7c56802d8acb

• https://stackoverflow.com/questions/19580102/inverting-image-in-python-with-opencv

• https://www.askpython.com/python/examples/images-to-pencil-sketch

• https://pyimagesearch.com/2021/04/28/opencv-smoothing-and-blurring/#:~:text=To%20average%20blur%20an%20image,image%20with%20increasing%20sizes%20kernels

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