python图像处理-用五行代码实现素描转换

最近终于完结了图像处理的课程，打算利用几篇文章总结一下几个简单的模型和应用。首先第一篇也就是这篇总要是展示一下利用opencv用五行代码实现将图像转化为素描图，效果如下,第一张是原图，第二张是转换后的素描效果图：

整个过程如下（如果没有安装opencv，先用pip安装对应模块

pip install opencv-python)

首先是导入模块，读入图片：

import cv2
img = cv2.imread(pic_dir)

• 利用cvtColor将图片转化为灰度图 

  
  

  gray =cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
  

  
  

  

• 再用高斯滤波函数进行模糊化处理，去噪（高斯滤波是一种线性平滑滤波，适用于消除高斯噪声） 

  gauss = cv2.GaussianBlur(gray, (7,7), 0)
  

• 然后利用canny算子进行边缘检测，检测出图片的大致轮廓

  canny = cv2.Canny(gauss, 50, 150)
  

  

• 逆二元阈值化处理，像素值大于100的转化0，小于100的转化255

  ret,result = cv2.threshold(canny, 100, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)
  

  
  

•  调用imshow函数读出图片

  
  

   cv2.imshow("result", result)
   cv2.waitKey(0)
  

  

  成功只需要五六行代码就可以实现转化