用opencv做一个头像

最近一直想换个本人的卡通头像，拎着照片去问价钱，居然要收我80块，想了想还是算了，自己动手做一个吧。
首先描绘一个边缘轮廓，然后再填充颜色。由于本人太好看，不太方便拿给大家展示，我还是拿张益达的图像做实例：

def main():img = cv2.imread("timg.jpg")img_copy = img# 灰度处理img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 中值滤波，去除噪声img_blur = cv2.medianBlur(img_gray, 5)# 自适应阈值二值化，通过阈值提取轮廓img_edge = cv2.adaptiveThreshold(img_blur,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,cv2.THRESH_BINARY,blockSize=9,C=3)# 将灰度图片变成 3 通道，用于后续合并img_edge = cv2.cvtColor(img_edge, cv2.COLOR_GRAY2BGR)cv2.namedWindow('张益达', cv2.WINDOW_AUTOSIZE)cv2.imshow('input_image', img_edge)cv2.waitKey(0)cv2.destroyWindows()if __name__ == '__main__':main()

得到如下图片：

嘿，对比原图来看，有点儿感觉了哈。

上面代码中，cv2.medianBlur(img, ksize)是中值滤波，后面的参数ksize代表内核区域的边长，必须是大于1的奇数，该方法提取内核区域下所有像素的中值，并将中心元素替换位该中值。cv2.adaptiveThreshold(src, maxval, thresh_type, type, Block Size, C)为自适应阈值二值化，其中：
src为输入图片，而且只能输入单通道图像，也就是灰度图。
maxval为当像素值超过了阈值，或者小于阈值（根据type决定）所赋予的值。
type二值化操作的类型，与固定阈值函数相同，包含5种类型：cv2.THRESH_TOZERO；cv2.THRESH_BINARY；cv2.THRESH_TOZERO_INV； cv2.THRESH_BINARY_INV； cv2.THRESH_TRUNC。
Block Size:图片中分块的大小
C为阈值计算方法中的常数项

就像画画一样，描绘好边缘后，接下来就是上色，我们只需要将原图片的颜色细致度降低即可。我们先用图像金字塔将分辨率降低，然后欧阳那个双边滤波去除噪声，平滑平面区域并保持边缘清晰。然后分辨率降低后图片会变小，因此最后要将图像放大为原来的大小。这部分代码如下：

for _ in range(2)# 降低分辨率img_copy = cv2.pyrDown(img_copy)
for _ in range(5):# 图像平滑，保留边缘，双边滤波img_copy = cv2.bilateralFilter(img_copy, d=9, sigmaColor=9, sigmaSpace=7)
img_copy = cv2.resize(img_copy, (img.shape[1], img.shape[0]),interpolation=cv2.INTER_CUBIC)

其中，cv2.bilateralFilter(src, d, sigmaColor, sigmaSpace[, dst[, borderType]])的参数如下:
d过滤时周围每个像素领域的直径
sigmaColor再color space中过滤sigma。参数越大，临近像素将会在越远的地方mix
sigmaSpace在coordinate space中过滤sigma。参数越大，那些颜色足够相近的的颜色的影响越大。

提取出颜色后，我们将轮廓和颜色合并：

 img_cartoon = cv2.bitwise_and(img_copy, img_edge)

cv2.bitwise_and() 是对二进制数据进行“与”操作，即对图像（灰度图像或彩色图像均可）每个像素值进行二进制“与”操作：1&1=1，1&0=0，0&1=0，0&0=0
最后得到图像:

emmmm…感觉还可以用哈。

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