如何使用Python OpenCV实现图像的素描、怀旧、光照、流年、滤镜效果?
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本文共计1694个文字,预计阅读时间需要7分钟。
图像素描述特性+图像素描述特性主要经过以下步骤:+调用cv.cvtColor()函数将彩色图像灰度化处理;+通过cv.GaussianBlur()函数实现高斯滤波降噪;+边缘检测采用Canny算子实现;+最后通过cv包进行后续处理。
图像素描特效
图像素描特效主要经过以下几个步骤:
调用cv.cvtColor()函数将彩色图像灰度化处理;
通过cv.GaussianBlur()函数实现高斯滤波降噪;
边缘检测采用Canny算子实现;
最后通过cv.threshold()反二进制阈值化处理实现素描特效。
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图像素描述特性+图像素描述特性主要经过以下步骤:+调用cv.cvtColor()函数将彩色图像灰度化处理;+通过cv.GaussianBlur()函数实现高斯滤波降噪;+边缘检测采用Canny算子实现;+最后通过cv包进行后续处理。
图像素描特效
图像素描特效主要经过以下几个步骤:
调用cv.cvtColor()函数将彩色图像灰度化处理;
通过cv.GaussianBlur()函数实现高斯滤波降噪;
边缘检测采用Canny算子实现;
最后通过cv.threshold()反二进制阈值化处理实现素描特效。

