图像处理软件开发记录(六) 图像特效（浮雕、怀旧）

梦里梦外; 2022-08-26 08:40 184阅读 0赞

专栏地址：[http://blog.csdn.net/column/details/imagep.html][http_blog.csdn.net_column_details_imagep.html]

本篇文章主要记录一下图像处理软件中的图像特效（浮雕、怀旧）的实现过程。

**图像浮雕效果**

浮雕的算法就是对图像中的每一个点做卷积处理，采用的掩模矩阵如下所示：

\[1 0 0;

0 0 0;

0 0 -1\]

假设原图像为X，处理后的图像为Y，也就是说，对于坐标(i,j)点，其浮雕效果图的公式就是：

Y（i，j）=X（i+1，j+1）- X（i-1，j-1）+ 128

当然X,Y的取值均值0~255之间。

Ref：[学习OpenCV：滤镜系列（1）—— 雕刻&浮雕][OpenCV_1_]（小熊不去实验室）

**Code：**

void MainWindow::on_actionRelief_triggered()
    {
       cv::Mat img0(image.size(),CV_8UC3);
       //cv::Mat img1(image.size(),CV_8UC3);
    
       for(int y = 1; y < image.rows-1; y++)
       {
           uchar *p0 = image.ptr<uchar>(y);
           uchar *p1 = image.ptr<uchar>(y+1);
    
           uchar *q0 = img0.ptr<uchar>(y);
           for(int x = 1; x < image.cols-1; x++)
           {
               for(int i=0;i<3;i++)
               {
                   int tmp0 = p1[3*(x+1)+i]-p0[3*(x-1)+i]+128;
                   if(tmp0 < 0)
                       q0[3*x+i]=0;
                   else if(tmp0>255)
                       q0[3*x+i]=255;
                   else
                       q0[3*x+i]=tmp0;
                }
           }
       }
    
       cv::imwrite("./img0.jpg",img0);
       ui->textBrowser->clear();
       ui->textBrowser->append("<img src= ./img0.jpg>");
    }

**效果：**

![SouthEast][]

![SouthEast 1][]

**图像怀旧效果**

图像的怀旧效果主要是对RGB的值进行调整，公式如下：

![SouthEast 2][]

**Code：**

void MainWindow::on_actionOld_triggered()
    {
        cv::Mat oldImage(image.size(),CV_8UC3);
        for(int y = 0; y < image.rows; y++)
        {
            uchar* P0 = image.ptr<uchar>(y);
            uchar* P1 = oldImage.ptr<uchar>(y);
            for(int x = 0; x < image.cols; x++)
            {
                float B = P0[3*x];
                float G = P0[3*x+1];
                float R = P0[3*x+2];
                float newB = 0.272*R + 0.534*G + 0.131*B;
                float newG = 0.349*R + 0.686*G + 0.168*B;
                float newR = 0.393*R + 0.769*G + 0.189*B;
                if(newB <  0 ) newB = 0;
                if(newB > 255) newB = 255;
                if(newG <  0 ) newG = 0;
                if(newG > 255) newG = 255;
                if(newR <  0 ) newR = 0;
                if(newR > 255) newR = 255;
                P1[3*x] = (uchar)newB;
                P1[3*x+1] = (uchar)newG;
                P1[3*x+2] = (uchar)newR;
            }
        }
        cv::imwrite("./old.jpg",oldImage);
        ui->textBrowser->clear();
        ui->textBrowser->append("<img src= ./old.jpg>");
    }

效果：

![SouthEast 3][]

![SouthEast 4][]

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[http_blog.csdn.net_column_details_imagep.html]: http://blog.csdn.net/column/details/imagep.html
[OpenCV_1_]: http://blog.csdn.net/yangtrees/article/details/9090607
[SouthEast]: /images/20220824/3e086f2934ab421ab1397089feb31317.png
[SouthEast 1]: /images/20220824/77d3792fd70f4f34a196254f605d1393.png
[SouthEast 2]: /images/20220824/352e7f93ca094466a8dbc093530d20cf.png
[SouthEast 3]: /images/20220824/95228cb926a64308924b20395bd63c9b.png
[SouthEast 4]: /images/20220824/818bf0c2ccf94dc3a53616c027629da6.png
[LinJM-]: http://blog.csdn.net/linj_m
[-]: http://weibo.com/cengineer