Python实现图片素描效果生成器

本文主要是介绍Python实现图片素描效果生成器，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

摘要：本文将介绍一个适用于零基础的Python代码，用于将彩色照片转换为黑白素描效果。通过使用OpenCV库中的图像处理函数，我们可以轻松地将一张普通的彩色照片转变为生动有趣的素描效果

1. 引言

在这个数字化时代，人们对于照片的需求越来越多样化，不再满足于普通的彩色照片。相比于传统的彩色照片，黑白素描照片更具有艺术感和情感表达的效果。本文将向您展示如何使用Python编写一个简单的图像处理代码，将彩色照片转换为黑白素描效果。

2. 准备工作

在开始之前，我们需要安装OpenCV库。通过以下命令来安装：

pip install opencv-python

3. 代码实现

下面是我们的Python代码实现：

#!/usr/bin/env python3
# coding:utf-8
import cv2path = r'img.png'
img = cv2.imread(path)
grey = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
invert = cv2.bitwise_not(grey)blur_img = cv2.GaussianBlur(invert, (7, 7), 120)
inverse_blur = cv2.bitwise_not(blur_img)
sketch_img = cv2.divide(grey, inverse_blur, scale=120)cv2.imwrite('girl.jpg', sketch_img)
cv2.destroyAllWindows()

代码实现的主要步骤如下：

1. 首先，我们使用cv2.imread()函数读取一张彩色照片，并保存在img变量中

2. 然后，我们使用cv2.cvtColor()函数将彩色照片转换为灰度图像，保存在grey变量中

3. 接着，我们使用cv2.bitwise_not()函数对灰度图像进行反转，保存在invert变量中

4. 接下来，我们使用cv2.GaussianBlur()函数对反转后的图像进行高斯模糊处理，保存在blur_img变量中

5. 然后，我们再次使用cv2.bitwise_not()函数对模糊图像进行反转，保存在inverse_blur变量中

6. 最后，我们使用cv2.divide()函数将原始灰度图像与反转的模糊图像进行除法运算，通过调整scale参数来控制效果的强度，并将结果保存为素描图像

7. 最后，我们使用cv2.imwrite()函数将素描图像保存为girl.jpg文件，并使用cv2.destroyAllWindows()函数关闭所有打开的窗口

4. 运行结果

这篇关于Python实现图片素描效果生成器的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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