Python 基于 OpenCV 视觉图像处理实战 之 OpenCV 简单实战案例 之五 简单局部/整体马赛克效果

目录

Python 基于 OpenCV 视觉图像处理实战 之 OpenCV 简单实战案例 之五 简单局部/整体马赛克效果

一、简单介绍

二、简单局部/整体马赛克效果实现原理

三、简单局部/整体马赛克效果案例实现简单步骤

四、简单局部/整体马赛克效果的注意事项

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一、简单介绍

Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。是一种面向对象的动态类型语言，最初被设计用于编写自动化脚本(shell)，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越多被用于独立的、大型项目的开发。Python是一种解释型脚本语言，可以应用于以下领域： Web 和 Internet开发、科学计算和统计、人工智能、教育、桌面界面开发、软件开发、后端开发、网络爬虫。

这里使用 Python  基于 OpenCV 进行视觉图像处理，......

二、简单局部/整体马赛克效果实现原理

马赛克效果的实现原理是通过将图像分成若干个小方块，然后用每个小方块内的像素的平均颜色值来替代原始图像中相应区域的像素值，从而达到模糊图像的效果。

马赛克效果其实就是将图像分成大小一致的图像块，每一个图像块都是一个正方形，并且在这个正方形中所有像素值都相等。

其实现的思路是，将这个马赛克中一个个小正方形看成模板窗口。马赛克的编码方式有很多种，常见的如下：

• 模板中对应的所有图像的像素值都等于该模板的左上角第一个像素的像素值。
• 对于方块里的像素进行随机打乱。
• 随机用某一点代替领域类的所有像素。

正方形模板的大小决定了马赛克块的大小，即图像马赛克化的程度。

三、简单局部/整体马赛克效果案例实现简单步骤

1、编写代码

2、运行效果

3、具体代码

"""
简单马赛克效果

"""

import cv2


def MosaicEffect(img, start_x, start_y, width, height, mosaic_size=10):
    """
    马赛克的实现原理是把图像上某个像素点一定范围邻域内的所有点用邻域内左上像素点的颜色代替，
    这样可以模糊细节，但是可以保留大体的轮廓。
    :param img:
    :param start_x:马赛克左顶点
    :param start_y:马赛克右顶点
    :param width:马赛克宽
    :param height:马赛克高
    :param mosaic_size:马赛克每一块的宽
    :return:
    """
    fh, fw, n = img.shape
    print("fh = ")
    print(fh)
    print("fw = ")
    print(fw)
    if (start_y + height > fh) or (start_x + width > fw):
        return
    copy_img = img.copy()

    # 减去 mosaic_size 防止溢出
    for i in range(0, height - mosaic_size, mosaic_size):
        for j in range(0, width - mosaic_size, mosaic_size):
            rect = [j + start_x, i + start_y, mosaic_size, mosaic_size]

            # tolist
            color = img[i + start_y][j + start_x].tolist()
            left_up = (rect[0], rect[1])

            # 减去一个像素
            right_down = (rect[0] + mosaic_size - 1, rect[1] + mosaic_size - 1)
            cv2.rectangle(copy_img, left_up, right_down, color, -1)

    return copy_img


def main():
    img = cv2.imread("Images/DogFace.jpg")
    height, width, n = img.shape

    # 整体马赛克效果
    mosaic_whole_img = MosaicEffect(img, 0, 0, width, height)

    # 注意局部长宽
    mosaic_img = MosaicEffect(img, 100, 100, 600 - 100, 300 - 100)

    # 设置窗口属性，并显示图片
    cv2.namedWindow("Dog", cv2.WINDOW_KEEPRATIO)
    cv2.imshow("Dog", img)

    # 设置窗口属性，并显示图片
    cv2.namedWindow("mosaic_whole_img", cv2.WINDOW_KEEPRATIO)
    cv2.imshow("mosaic_whole_img", mosaic_whole_img)

    # 设置窗口属性，并显示图片
    cv2.namedWindow("mosaic_img", cv2.WINDOW_KEEPRATIO)
    cv2.imshow("mosaic_img", mosaic_img)

    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()


if __name__ == "__main__":
    main()

四、简单局部/整体马赛克效果的注意事项

1. 马赛克块大小选择：马赛克块的大小会直接影响最终效果的粗细程度。如果块的大小太小，马赛克效果可能会不明显；如果太大，可能会丢失太多的图像细节。因此，需要根据实际需求选择适当的块大小。

2. 计算均值颜色值：在对每个马赛克块进行处理时，需要计算该块内所有像素的平均颜色值。这一步是实现马赛克效果的关键，确保计算的均值颜色值能够代表该块的整体颜色。

3. 遍历图像像素：实现马赛克效果需要对图像进行遍历，并对每个马赛克块进行处理。因此，需要考虑图像的大小和像素遍历的效率，避免处理过程过于耗时。

4. 处理边界情况：在对图像进行分块处理时，需要注意处理边界情况。确保每个马赛克块都不会超出图像边界，同时保证所有像素都被处理到。

5. 保存原始图像：在进行马赛克处理之前，最好保存一份原始图像的备份。这样可以在需要时进行对比，或者在处理结果不理想时进行调整。

6. 调整参数：马赛克效果的最终效果受到多个参数的影响，如马赛克块大小、颜色计算方法等。因此，需要根据实际情况进行调整和优化，以获得最佳效果。

通过考虑以上注意事项，可以更好地实现和调整马赛克效果，使其符合预期并满足实际需求。