这期内容当中小编将会给大家带来有关使用Opencv怎么实现一个图片油画特效，文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述，阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。
代码实现
首先导入包：
import numpy as npimport cv2读取原图，得到原图的宽高信息：
img=cv2.imread('ziliao/image00.JPG',1)imInfo=img.shapeheight=imInfo[0]width=imInfo[1]完成彩色图片向灰度图片的转化：
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) '''该函数用于颜色的转换，第一个参数为待处理的原图，第二个参数表示转换的颜色'''本实例中将图片分割为若干个8×8的小方块，将0-255的灰度值分为8个等级，下面定义了一个数组array1来装载这8个等级中的像素个数，然后找出每个小方块中包含最多像素的等级，如下：
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)dst=np.zeros((height,width,3),np.uint8)for i in range(4,height-4): for j in range(4,width-4): array1 = np.zeros(8, np.uint8) #用于存储每个灰度等级的像素个数 for m in range(-4, 4): #计算8*8小方块中的array1的值 for n in range(-4,4): p1 = int(gray[i + m, j + n] / 32) #除以32得到该点应该位于第几个灰度等级 array1[p1] = array1[p1] + 1 currentMax = array1[0] l = 0 for k in range(0,8): #找到像素点最多的那个灰度等级 if currentMax<array1[k]: currentMax = array1[k] l = k #以下方法是简化处理了，也可以按前文所说的那样求均值处理 for m in range(-4,4): for n in range(-4,4): if gray[i+m,j+n]>=(l*32) and gray[i+m,j+n]<=((l+1)*32): (b,g,r) = img[i+m,j+n] dst[i,j] = (b,g,r)cv2.imshow('img',img)cv2.imshow('dst',dst)cv2.waitKey(0)三、运行结果
左为原图
四、完整代码
import numpy as npimport cv2img=cv2.imread('ziliao/image00.png',1)imInfo=img.shapeheight=imInfo[0]width=imInfo[1]gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)dst=np.zeros((height,width,3),np.uint8)for i in range(4,height-4): for j in range(4,width-4): array1 = np.zeros(8, np.uint8) for m in range(-4, 4): for n in range(-4,4): p1 = int(gray[i + m, j + n] / 32) array1[p1] = array1[p1] + 1 currentMax = array1[0] l = 0 for k in range(0,8): if currentMax<array1[k]: currentMax = array1[k] l = k for m in range(-4,4): for n in range(-4,4): if gray[i+m,j+n]>=(l*32) and gray[i+m,j+n]<=((l+1)*32): (b,g,r) = img[i+m,j+n] dst[i,j] = (b,g,r)cv2.imshow('img',img)cv2.imshow('dst',dst)cv2.waitKey(0)上述就是小编为大家分享的使用Opencv怎么实现一个图片油画特效了，如果刚好有类似的疑惑，不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识，欢迎关注编程网行业资讯频道。
