新年福利之Python轻松集齐五福! [复制链接]

2020-1-19 17:27
Gendan5 阅读:440 评论:0 赞:0
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新的一年又要到来了,各个大的公司又在这年末为大家送上了新春的祝福,支付宝还是延续了这几年的传统,在年末为大家送上了集五福的活动,为了大家能更快更好的扫出来大大的“福”,今天就带领大家利用python做一个一“福”转“N”福的小demo。

先看效果图
首先,我们需要拿到一张大大的“福”字图片,然后,我们就可以对于这张图进行操作了。我们今天要实现的就是将一张“福”字转化为五种不同的风格,现为大家呈上效果图。

灰度图
首先为大家展示的是灰度图,灰度图就是将彩色的RGB三通道图像,转化为单通道的灰色图像,RGB三个通道的颜色通过比例系数进行相加。程序如下所示。

def Gray_fu(self):
    gray_img = cv2.cvtColor(self.ori_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    return gray_img
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轮廓图
接下来是轮廓图,轮廓图需要输入一张灰度图像,首先是对图像进行滤波处理,去除噪声,然后针对于灰色的图片中像素突然变化的点来检测边缘,什么是边缘突然变化呢,参考我们的灰度图,灰度图中,“福”字的边缘同背景颜色出现了巨大的差异,这种差异就是寻找边缘轮廓的依据,程序如下图所示。

def Canny_fn(self):
    img = cv2.cvtColor(self.ori_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    img = cv2.GaussianBlur(img, (3, 3), 0)
    canny_img = cv2.Canny(img, 50, 150)
    return canny_img
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反色图
对于反色图,理解起来并不难,就是用255减去将原图中的每一个像素值,得到的就是我们的反色图,程序如下:

def invert_fu(self):
    img = 255 - self.ori_img
    return img
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腐蚀图
对于腐蚀图,因为在我们选取的图像中,红色是背景,黑色才是福字,所以对红色进行膨胀也就是对黑色进行腐蚀。这也是 OpenCV 的内置功能。我们只需要调用opencv中的膨胀函数即可。

def dilate_fu(self):
    # img = cv2.cvtColor(self.ori_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5, 5))
    img = cv2.dilate(self.ori_img, kernel, iterations=1)
    print(img.shape)
    return img
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福到家
最后是我们的“福到家”,我们只需要将福字进行旋转即可。

def rotate_fu(self):
    img = cv2.rotate(self.ori_img, 1)
    return img
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完整代码
import cv2


class Change_pic():

    def __init__(self, img):
        self.ori_img = cv2.imread(img)

    def Gray_fu(self):
        '''灰度图'''
        gray_img = cv2.cvtColor(self.ori_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        return gray_img

    def Canny_fn(self):
        '''轮廓图'''
        img = cv2.cvtColor(self.ori_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        img = cv2.GaussianBlur(img, (3, 3), 0)
        canny_img = cv2.Canny(img, 50, 150)
        return canny_img

    def invert_fu(self):
        '''反色图'''
        img = 255 - self.ori_img
        return img

    def dilate_fu(self):
        '''腐蚀图'''
        # img = cv2.cvtColor(self.ori_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5, 5))
        img = cv2.dilate(self.ori_img, kernel, iterations=1)
        print(img.shape)
        return img

    def rotate_fu(self):
        '''福到家'''
        img = cv2.rotate(self.ori_img, 1)
        return img


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