Opencv-python滤镜系列(1): 浮雕和雕刻滤镜效果实现

浮雕滤镜

原理： 根据像素与周围像素的差值确定滤波后的像素值，差别较大的像素（边缘点通常像素差别较大）像素值较大，在灰度图中表现为较亮，边缘凸显，形成浮雕状，然后加上一个灰度偏移值128，作为图片的整体底色。

实现： 浮雕算法是对图像的每一个点进行卷积处理，采用的矩阵如下：

[[1,0],
[0,-1]]

效果：
Opencv-python滤镜系列(1): 浮雕和雕刻滤镜效果实现
雕刻效果卷积核算子：

[[-1,0],
[0,1]]

Opencv-python滤镜系列(1): 浮雕和雕刻滤镜效果实现
其他卷积核算子：

[[0,1],
[-1,0]]

[[0,-1],
[1,0]]

[[1,0,0],
[0,0,0],
[0,0,-1]]

[[-1,0,0],
[0,0,0],
[0,0,1]]

python实现源代码：

import cv2
import numpy as np

def Filter_Fudiao(src_img):
    # filter=np.array([[-1,0,0],[0,0,0],[0,0,1]])
    filter = np.array([[-1, 0], [0, 1]])
    row=src_img.shape[0]
    col=src_img.shape[1]
    new_img=np.zeros([row,col],dtype=np.uint8)
    for i in range(row-1):
        for j in range(col-1):
            new_value = np.sum(src_img[i:i + 2, j:j + 2] * filter) + 128  # point multiply
            if new_value > 255:
                new_value = 255
            elif new_value < 0:
                new_value = 0
            else:
                pass
            new_img[i, j]=new_value
    return new_img

src_img_name='timg.jpg'
src_img=cv2.imread(src_img_name)
gray_img = cv2.cvtColor(src_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
new_img=Filter_Fudiao(gray_img)
cv2.imshow('src',src_img)
cv2.imshow('fudiao',new_img)
cv2.waitKey()

参考博客：
https://blog.****.net/nominior/article/details/82956127
https://blog.****.net/zhazhiqiang/article/details/41485283

Opencv-python滤镜系列(1): 浮雕和雕刻滤镜效果实现

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