使用Python生成素描风格的自拍照，并且加上Logo

小鱼儿 2022-09-12 04:45 113阅读 0赞

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可能对于女生来说，有一张手绘风格的自拍照也是一件值得开心的事儿，或许对男生来说也是一样的道理，今天小编就来分享一下如何用Python来生成一张**手绘风格的自拍照**，并且**加上我们所要用到的logo**，我们用到的是Python当中的opencv模块

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Opencv + matplotlib

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本方法需要用到的库：cv2、matplotlib。**cv2是基于OpenCV的图像处理库**，用来对图像进行各种操作，包括图片的旋转翻转、两张图片的合并等等，而matplotlib库则是用来进行数据可视化的模块，相信大家也都熟悉，

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Opencv函数介绍，

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介绍一下cv2的三个基本函数：cv2.imread(image)，cv2.imshow()以及cv2.imwrite()分别用来**读取图片、显示和保存图片**

# 读取图片
    img = cv2.imread('test1.png')
    # 显示图片
    cv2.imshow('test1.png',img)
    cv2.waitKey(0)
    # 保存图片
    cv2.imwrite('test_2.png', img)

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绘制素描风格的照片

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然后我们来看一下完整的代码

# 读取图片
    img=cv2.imread("test1.jpg")
    # 将图像转化成灰度图
    grey_img=cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    invert_img=cv2.bitwise_not(grey_img)
    # 对图片进行模糊化处理
    blur_img=cv2.GaussianBlur(invert_img, (111,111),0)
    invblur_img=cv2.bitwise_not(blur_img)
    sketch_img_test=cv2.divide(grey_img,invblur_img, scale=256.0)
    # 保存好素描风格的图片
    cv2.imwrite('sketch1.png', sketch_img)

然后来为大家解释一下上面代码的大致意思，也就是在读取图片之后，将彩色的图片转换成灰度图，然后给灰度图进行模糊化处理之后输出，最后出来的结果如下图所示，我们用matplotlib模块中的相关方法将两张图同时显示出来

plt.figure(figsize=(12,8))
    plt.subplot(1,2,1)
    plt.title('Original_Image', size=10)
    plt.imshow(RGB_img)
    plt.axis('off')
    plt.subplot(1,2,2)
    plt.title('Sketch_Image', size=10)
    rgb_sketch_test1=cv2.cvtColor(sketch_img_test, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    plt.imshow(rgb_sketch_test1)
    plt.axis('off')
    plt.show()

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将logo也添加到图片当中去

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素描风格的图片做出来了之后，小编又想，是不是再给图片上一个logo会显得更好一些呢？说干就干，完整的代码如下

# 加载两张图片
    img1 = cv2.imread('sketch1.png')
    img2 = cv2.imread('python1.png')
    # 将logo放在img1的左上角，因此将image的左上角圈出来给logo用
    rows,cols,channels = img2.shape
    roi = img1[0:rows, 0:cols]
    # 将logo图变成灰度图
    img2gray = cv2.cvtColor(img2,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    ret, mask = cv2.threshold(img2gray, 10, 255, cv2.THRESH_BINARY)
    mask_inv = cv2.bitwise_not(mask)
    # 将img1左上角圈出来的区域和logo图合并到一块儿
    img1_bg = cv2.bitwise_and(roi,roi,mask = mask_inv)
    img2_fg = cv2.bitwise_and(img2,img2,mask = mask)
    dst = cv2.add(img1_bg,img2_fg)
    img1[0:rows, 0:cols] = dst
    # 显示最后的结果出来
    cv2.imshow('res',img1)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

最后出来的结果我们看一下，

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