利用OpenCV+python对图片进行处理产生油画的效果
算法可以分为五步：
- 1、获取图像的灰度(gray)图片
- 2、设计一个小方框（4x4 or 8x8 or 10x10等），统计每个小方框的像素值
- 3、将0-255的灰度值划分成几个等级，并把第二步处理的结果映射到所设置的各个等级中，并计数
- 4、找到每个方框中灰度等级最多的所有的像素，并且求取这些像素的均值
- 5、用统计出来的平均值来替代原来的像素值
因为用了很多for循环， 所以，计算复杂，图像处理运行时间较长，可以选用尺寸较小的图片来进行测试，程序还有很多可以优化的地方，再配合一些修图工具（如PS），对图片的细节进行修补，感觉可以裱起来了。
import cv2
import numpy as npimg = cv2.imread('image5.jpg', 1)
imgInfo = img.shape
height = imgInfo[0]
width = imgInfo[1]
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
dst = np.zeros((height, width, 3), np.uint8)
pixel_class = 4
section = int(256/pixel_class)
# 用两层for循环来遍历图片的每个数据
for i in range(3, height-3):for j in range(3, width-3):# 当前程序中定义的灰度等级是4个# 定义一个数组来装载这4个等级内的像素个数array1 = np.zeros(pixel_class, np.uint8)# 当前程序中定义的小方块是6x6的for m in range(-3, 3):for n in range(-3, 3):# p1是对该像素点等级段的划分，用下标表示0-3p1 = int(gray[i+m, j+n]/section)# 接下来对像素等级进行计数，array1的下标代表像素等级，# 值则代表处在该像素等级小方框内像素的个数array1[p1] = array1[p1] + 1# 接下来判断在这个小方框内哪一个像素段的像素最多currentMax = array1[0]l = 0 # 这里设置一个l用来记录像素段计数最多的数组下标for k in range(0, pixel_class):if currentMax < array1[k]:currentMax = array1[k]l = k# 均值处理u = v = w = 0for m in range(-3, 3):for n in range(-3, 3):if gray[i+m,j+n] >= (l*section) and gray[i+m, j+n] <= ((l+1)*section):(b, g, r) = img[i+m, j+n]u += bv += gw += ru = int(u/array1[l])v = int(v/array1[l])w = int(w/array1[l])dst[i, j] = [u, v, w]
cv2.imshow('dst', dst)
cv2.imshow('img', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
cv2.imwrite('oil_painting.png', dst)
)
