摘要：本篇文章主要讲解了图像常见的特效处理，从处理效果图、算法原理、代码实现三个步骤进行详细讲解，涉及图像素描特效、怀旧特效、光照特效、流年特效、图像滤镜等。
一.图像素描特效
图像素描特效会将图像的边界都凸显出来，通过边缘检测及阈值化处理能实现该功能。一幅图像的内部都具有相似性，而在图像边界处具有明显的差异，边缘检测利用数学中的求导来扩大这种变化。但是求导过程中会增大图像的噪声，所以边缘检测之前引入了高斯滤波降噪处理。本文的图像素描特效主要经过以下几个步骤：
- 调用cv2.cvtColor()函数将彩色图像灰度化处理；
- 通过cv2.GaussianBlur()函数实现高斯滤波降噪；
- 边缘检测采用Canny算子实现；
- 最后通过cv2.threshold()反二进制阈值化处理实现素描特效。
其运行代码如下所示。
最终输出结果如下图所示，它将彩色图像素描处理。原图是作者去年九月份拍摄于喀纳斯，真的很美~
图像的素描特效有很多种方法，本文仅提供了一种方法，主要提取的是图像的边缘轮廓，还有很多更精细的素描特效方法，提取的轮廓更为清晰，如下图所示。希望读者能自行扩展相关算法知识，并实现对应的效果。
二.图像怀旧特效
图像怀旧特效是指图像经历岁月的昏暗效果，如图所示，左边”src”为原始图像，右边”dst”为怀旧特效图像。
怀旧特效是将图像的RGB三个分量分别按照一定比例进行处理的结果，其怀旧公式如下所示：
Python实现代码主要通过双层循环遍历图像的各像素点，再结合该公式计算各颜色通道的像素值，最终生成如图所示的效果，其完整代码如下。
三.图像光照特效
图像光照特效是指图像存在一个类似于灯光的光晕特效，图像像素值围绕光照中心点呈圆形范围内的增强。如下图所示，该图像的中心点为（192，192），光照特效之后中心圆范围内的像素增强了200。
Python实现代码主要是通过双层循环遍历图像的各像素点，寻找图像的中心点，再通过计算当前点到光照中心的距离（平面坐标系中两点之间的距离），判断该距离与图像中心圆半径的大小关系，中心圆范围内的图像灰度值增强，范围外的图像灰度值保留，并结合边界范围判断生成最终的光照效果。
四.图像流年特效
流年是用来形容如水般流逝的光阴或年华，图像处理中特指将原图像转换为具有时代感或岁月沉淀的特效，其效果如图所示。
Python实现代码如下，它将原始图像的蓝色（B）通道的像素值开根号，再乘以一个权重参数，产生最终的流年效果。
五.图像滤镜特效
滤镜主要是用来实现图像的各种特殊效果，它在Photoshop中具有非常神奇的作用。滤镜通常需要同通道、图层等联合使用，才能取得最佳艺术效果。本小节将讲述一种基于颜色查找表（Look up Table）的滤镜处理方法，它通过将每一个原始颜色进行转换之后得到新的颜色。比如，原始图像的某像素点为红色（R-255, G-0, B-0），进行转换之后变为绿色（R-0, G-255, B-0），之后所有是红色的地方都会被自动转换为绿色，而颜色查找表就是将所有的颜色进行一次（矩阵）转换，很多的滤镜功能就是提供了这么一个转换的矩阵，在原始色彩的基础上进行颜色的转换。
假设现在存在一张新的滤镜颜色查找表，如图所示，它是一张512×512大小，包含各像素颜色分布的图像。下面这张图片另存为本地，即可直接用于图像滤镜处理。
滤镜特效实现的Python代码如下所示，它通过自定义getBRG()函数获取颜色查找表中映射的滤镜颜色，再依次循环替换各颜色。
滤镜特效的运行结果如图所示，其中左边”src”为原始风景图像，右边”dst”为滤镜处理后的图像，其颜色变得更为鲜艳，对比度更强。
六.本文小结
本篇文章主要讲解了图像常见的特效处理，从处理效果图、算法原理、代码实现三个步骤进行详细讲解，涉及图像素描特效、怀旧特效、光照特效、流年特效、图像滤镜等，这些知识点将为读者从事Python图像处理相关项目实践或科学研究提供一定基础。
参考文献：
Original: https://www.cnblogs.com/huaweiyun/p/16899707.html
Author: 华为云开发者联盟
Title: Python图像处理丨5种图像处理特效
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