魔幻光影滤镜（2）：仿Redfield Fractalius滤镜
引言
熟悉PS的人也许知道，PS滤镜中有一个Redfield Fractalius，可以让图片展现出魔幻的效果，比如一直可爱的喵星人，经过魔幻光影滤镜处理之后就会展现出下面威武霸气的样子：
这里写图片描述
还有这样
这样
这里写图片描述
那么我们能不能用OpenCV来实现这样的效果呢？答案显然是可以的。而且OpenCV还提供了相应的例子，这就大大简化了我们学习的负担。今天我们就来看看这个程序吧。
程序要点
这是OpenCV的自带例程，代码可以在如下路径找到：\opencv\sources\samples\python\gabor_threads.py。
所以代码放在最后，我对代码加了部分注释。先说下代码中比较重要的几点。代码里需要注意的有三点，分别是定义的三个函数：
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build_filters()：代码如下：# 创建滤波器（们） def build_filters(): filters = [] ksize = 31 # 此处创建16个滤波器，只有getGaborKernel的第三个参数theta不同。 for theta in np.arange(0, np.pi, np.pi / 16): kern = cv.getGaborKernel((ksize, ksize), 4.0, theta, 10.0, 0.5, 0, ktype=cv.CV_32F) kern /= 1.5*kern.sum() filters.append(kern) return filters注意到
filters后面加s了，即滤波器不止一个。实际上，这个函数通过调用函数getGaborKernel()一共创建了16个Gabor滤波器，不同之处只在于getGaborKernel()函数的第三个参数theta不同。 -
process()：单线程处理函数。这个函数也表明了魔幻滤镜效果的处理过程：# 单线程处理 def process(img, filters): # zeros_like：返回和输入大小相同，类型相同，用0填满的数组 accum = np.zeros_like(img) for kern in filters: fimg = cv.filter2D(img, cv.CV_8UC3, kern) # maximum：逐位比较取其大 np.maximum(accum, fimg, accum) return accum总结一下，魔幻滤镜效果可以分为以下几步：
- 创建多个Gabor滤波器
- 创建一个与原图大小相同的0值矩阵accum
- 分别用不同的滤波器对原图进行滤波
- 滤波后的图像与accum逐位比较取其大者，再复制给accum
- 重复3、4两步。
-
process_threaded()：多线程处理函数。可以通过这个函数大致学习下Python中多线程的用法：# 多线程处理，threadn = 8 def process_threaded(img, filters, threadn = 8): accum = np.zeros_like(img) def f(kern): return cv.filter2D(img, cv.CV_8UC3, kern) pool = ThreadPool(processes=threadn) for fimg in pool.imap_unordered(f, filters): np.maximum(accum, fimg, accum) return accum其中
pool = ThreadPool(processes=threadn)即建立一个八个线程的线程池。后面的for循环两句：for fimg in pool.imap_unordered(f, filters): np.maximum(accum, fimg, accum)pool.imap_unordered(f, filters)即把filters作为参数迭代地传递给函数f并执行。imap_unordered的意思是，不保证返回结果与迭代传入的顺序一致。不过对于这个魔幻滤镜的处理过程来说，顺序不重要。
效果图
程序的效果显然比不了PS各种调整之后的效果。我们调整合适的参数看看，虽然有所不及，但是也有了点魔幻的感觉。
这里写图片描述
处理之后
再来一张
这里写图片描述
处理之后
需要说明的是：
- 也许不是所有的图都能做出魔幻的效果。
- 这个处理过程参数众多，有时或者大部分时候需要同时调整几个参数才能达到理想的
注释过的代码
完整的并且被注视过的代码如下：
#!/usr/bin/env python
'''
gabor_threads.py
=========
Sample demonstrates:
- use of multiple Gabor filter convolutions to get Fractalius-like image effect (http://www.redfieldplugins.com/filterFractalius.htm)
- use of python threading to accelerate the computation
Usage
-----
gabor_threads.py [image filename]
'''
# Python 2/3 compatibility
from __future__ import print_function
import numpy as np
import cv2 as cv
from multiprocessing.pool import ThreadPool
# 创建滤波器（们）
def build_filters():
filters = []
ksize = 31
# 此处创建16个滤波器，只有getGaborKernel的第三个参数theta不同。
for theta in np.arange(0, np.pi, np.pi / 16):
kern = cv.getGaborKernel((ksize, ksize), 4.0, theta, 10.0, 0.5, 0, ktype=cv.CV_32F)
kern /= 1.5*kern.sum()
filters.append(kern)
return filters
# 单线程处理
def process(img, filters):
# zeros_like：返回和输入大小相同，类型相同，用0填满的数组
accum = np.zeros_like(img)
for kern in filters:
fimg = cv.filter2D(img, cv.CV_8UC3, kern)
# maximum：逐位比较取其大
np.maximum(accum, fimg, accum)
return accum
# 多线程处理，threadn = 8
def process_threaded(img, filters, threadn = 8):
accum = np.zeros_like(img)
def f(kern):
return cv.filter2D(img, cv.CV_8UC3, kern)
pool = ThreadPool(processes=threadn)
for fimg in pool.imap_unordered(f, filters):
np.maximum(accum, fimg, accum)
return accum
if __name__ == '__main__':
import sys
from common import Timer
# 输出文件开头由''' '''包含的注释内容
print(__doc__)
try:
img_fn = sys.argv[1]
except:
img_fn = 'cat1.jpg'
img = cv.imread(img_fn)
# 判断图片是否读取成功
if img is None:
print('Failed to load image file:', img_fn)
sys.exit(1)
filters = build_filters()
with Timer('running single-threaded'):
res1 = process(img, filters)
with Timer('running multi-threaded'):
res2 = process_threaded(img, filters)
print('res1 == res2: ', (res1 == res2).all())
cv.imshow('img', img)
cv.imshow('result', res2)
cv.waitKey()
cv.destroyAllWindows()
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