Python 使用OpenCV-Python批量为照片应用写生素描滤镜 Python源码

import cv2 # 导入OpenCV-Python模块 import os # 导入文件与系统模块 import numpy as np # 导入数值计算库 ''' * 功能：为图片应用写生素描滤镜，并且保存图片到指定路径 * filein：要应用滤镜的图片的路径 * picture_name：要应用滤镜的图片的文件名 ''' def filter(filein,picture_name): imgI_filename = os.path.join(filein,picture_name) # 源文件路径 imgO_filename = os.path.join(r'out', picture_name) # 目标文件路径 img_rgb = cv2.imread(imgI_filename) # 读取源图片 num_down = 2 # 缩减像素采样的数目 num_bilateral = 9 # 定义双边滤波的数目 # 用高斯金字塔降低取样 img_color = img_rgb for _ in range(num_down): img_color = cv2.pyrDown(img_color) # 重复使用小的双边滤波代替一个大的滤波 for _ in range(num_bilateral): img_color = cv2.bilateralFilter(img_color,d=4,sigmaColor=8,sigmaSpace=4) # 升采样图片到原始大小 for _ in range(num_down): img_color = cv2.pyrUp(img_color) img_gray = cv2.cvtColor(img_rgb, cv2.COLOR_RGB2GRAY) # 转换为灰度 img_blur = cv2.medianBlur(img_gray, 19) # 增加模糊效果。值越大越模糊（取奇数） # 检测到边缘并且增强其效果 img_edge = cv2.adaptiveThreshold(img_blur,256, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, blockSize=9, C=2) img_edge = cv2.cvtColor(img_edge, cv2.COLOR_GRAY2RGB) # 彩色图像转为灰度图像 cv2.imwrite(imgO_filename, img_edge) # 保存图片 if __name__ == '__main__': imagelist = [] # 创建空列表 #循环读取指定路径下的文件名 for filename in os.listdir(r'in/'): imagelist.append(filename) #将文件名添加到imagelist print(filename) filter(r'in',filename) # 为图片应用写生素描滤镜