一、原图图片和效果图

黑白版 

彩色版 

再来个只狼的~

二、具体步骤

导入库

  

   

    

     

    
    

     

      # -*- coding: UTF-8 -*-
     
    
   

    

     

    
    

     

      import cv2
     
    
   

    

     

    
    

     

      import numpy as np
     
    
  
 

读取图片，灰度图，因此第二参数为0（1则表示彩色图）

  

   

    

     

    
    

     

      # 读取图片
     
    
   

    

     

    
    

     

      img = cv2.imread('img.jpg', 0)
     
    
  
 

保存灰度图

  

   

    

     

    
    

     

      # 显示并保存图片
     
    
   

    

     

    
    

     

      cv2.imshow('gray', img)
     
    
   

    

     

    
    

     

      cv2.imwrite('gray.jpg', img)
     
    
  
 

第一步：中值滤波

  

   

    

     

    
    

     

      # 第一步：中值滤波
     
    
   

    

     

    
    

     

      # 中值滤波
     
    
   

    

     

    
    

     

      img1 = cv2.medianBlur(img, 3)
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

      # 显示并保存图片
     
    
   

    

     

    
    

     

      cv2.imshow('medianBlur', img1)
     
    
   

    

     

    
    

     

      cv2.imwrite('medianBlur.jpg', img1)
     
    
  
 

第二步：图像二值化，阈值范围100到255，type=2

  

   

    

     

    
    

     

      # 第二步：图像二值化
     
    
   

    

     

    
    

     

      # 图像二值化
     
    
   

    

     

    
    

     

      ret, img2 = cv2.threshold(img1, 100, 255, 2, img1)  # 二值化函数
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

      # 显示并保存图片
     
    
   

    

     

    
    

     

      cv2.imshow('threshold', img2)
     
    
   

    

     

    
    

     

      cv2.imwrite('threshold.jpg', img2)
     
    
  
 

第三步：膨胀图像

  

   

    

     

    
    

     

      # 第三步：膨胀图像
     
    
   

    

     

    
    

     

      dilate_kernel = np.ones((3, 3), np.uint8)
     
    
   

    

     

    
    

     

      img3 = cv2.dilate(img2, dilate_kernel)
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

      # 显示并保存图片
     
    
   

    

     

    
    

     

      cv2.imshow('dilate', img3)
     
    
   

    

     

    
    

     

      cv2.imwrite('dilate.jpg', img3)
     
    
  
 

第四部：腐蚀图像

  

   

    

     

    
    

     

      # 第四步：腐蚀图像
     
    
   

    

     

    
    

     

      erode_kernel = np.ones((7, 7), np.uint8)
     
    
   

    

     

    
    

     

      img4 = cv2.erode(img3, erode_kernel)
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

      # 显示并保存图片
     
    
   

    

     

    
    

     

      cv2.imshow('erode', img4)
     
    
   

    

     

    
    

     

      cv2.imwrite('erode.jpg', img4)
     
    
  
 

到这里是不是就有水墨画的感觉了呢~

彩色图的话只需要在读取原图的时候改第二个参数为1即可

  

   

    

     

    
    

     

      # 读取图片
     
    
   

    

     

    
    

     

      img = cv2.imread('img.jpg', 1)
     
    
  
 

三、完整代码

  

   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

      # -*- coding: UTF-8 -*-
     
    
   

    

     

    
    

     

      import cv2
     
    
   

    

     

    
    

     

      import numpy as np
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

      # 读取图片
     
    
   

    

     

    
    

     

      img = cv2.imread('img.jpg', 0)
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

      # 显示并保存图片
     
    
   

    

     

    
    

     

      cv2.imshow('gray', img)
     
    
   

    

     

    
    

     

      cv2.imwrite('gray.jpg', img)
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

      # 第一步：中值滤波
     
    
   

    

     

    
    

     

      # 中值滤波
     
    
   

    

     

    
    

     

      img1 = cv2.medianBlur(img, 3)
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

      # 显示并保存图片
     
    
   

    

     

    
    

     

      cv2.imshow('medianBlur', img1)
     
    
   

    

     

    
    

     

      cv2.imwrite('medianBlur.jpg', img1)
     
    
   

    

     

    
    

     

      # 第二步：图像二值化
     
    
   

    

     

    
    

     

      # 图像二值化
     
    
   

    

     

    
    

     

      ret, img2 = cv2.threshold(img1, 100, 255, 2, img1)  # 二值化函数
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

      # 显示并保存图片
     
    
   

    

     

    
    

     

      cv2.imshow('threshold', img2)
     
    
   

    

     

    
    

     

      cv2.imwrite('threshold.jpg', img2)
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

      # 第三步：膨胀图像
     
    
   

    

     

    
    

     

      dilate_kernel = np.ones((3, 3), np.uint8)
     
    
   

    

     

    
    

     

      img3 = cv2.dilate(img2, dilate_kernel)
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

      # 显示并保存图片
     
    
   

    

     

    
    

     

      cv2.imshow('dilate', img3)
     
    
   

    

     

    
    

     

      cv2.imwrite('dilate.jpg', img3)
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

      # 第四步：腐蚀图像
     
    
   

    

     

    
    

     

      erode_kernel = np.ones((7, 7), np.uint8)
     
    
   

    

     

    
    

     

      img4 = cv2.erode(img3, erode_kernel)
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

      # 显示并保存图片
     
    
   

    

     

    
    

     

      cv2.imshow('erode', img4)
     
    
   

    

     

    
    

     

      cv2.imwrite('erode.jpg', img4)
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

      cv2.waitKey(0)
     
    
  
 

四、生成的其他效果图

主要利用

ret, img2 = cv2.threshold(img1, 100, 255, 2, img1)  # 二值化函数
 

这个函数来生成不同的图像（按照threshold->dilate->erode顺序显示）

1.type=0

2.type=1

3.type=2（本文用到的）

4.type=3

5.type=4

彩色图

只狼

1.二值化这里把第一个值调高，我这里是200到255，太低了整体的图片特别亮

  

   

    

     

    
    

     

      # 第二步：图像二值化
     
    
   

    

     

    
    

     

      # 图像二值化
     
    
   

    

     

    
    

     

      ret, img2 = cv2.threshold(img1, 200, 255, 2, img1)  # 二值化函数
     
    
  
 

2.腐蚀图像这里把核改为(5,5) 

  

   

    

     

    
    

     

      # 第四步：腐蚀图像
     
    
   

    

     

    
    

     

      erode_kernel = np.ones((5, 5), np.uint8)
     
    
   

    

     

    
    

     

      img4 = cv2.erode(img3, erode_kernel)
     
    
  
 

五、总结

 OpenCV里还有各种不同的函数用法，熟练使用就可以制作自己想要的图片啦~

文章来源: nickhuang1996.blog.csdn.net，作者：悲恋花丶无心之人，版权归原作者所有，如需转载，请联系作者。

原文链接：nickhuang1996.blog.csdn.net/article/details/109121628