【opencv】边缘高斯模糊（canny+dilate+GaussianBlur）Python实现

逃离我推掉我的手 2022-04-23 01:48 184阅读 0赞

## 简述 ##

在Cartoon GAN的实现中提到了这种思想。但是在网上没有找到对应的实现，就自己研究了一波。

## 处理思路 ##

*  Canny边缘提取
 *  用dilate做膨化，用一个粗颗粒，再用一个细颗粒
 *  粗颗粒的膨化结果用于提取原图像，之后，再做高斯模糊
 *  细颗粒的膨化结果用于定位覆盖掉原图像的结果，将边缘部分贴回去

## 效果展示 ##

## 代码 ##

import cv2
    
    img = cv2.imread('corgi.jpg')
    data = (150, 150)
    img_copy = img.copy()
    imgCanny = cv2.Canny(img, *data)
    # 创建矩形结构
    g = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5, 5))
    g2 = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (7, 7))
    # 膨化处理
    # 更细腻
    img_dilate = cv2.dilate(imgCanny, g)
    # 更粗大
    img_dilate2 = cv2.dilate(imgCanny, g2)
    
    shape = img_dilate.shape
    # 提取
    for i in range(shape[0]):
        for j in range(shape[1]):
            if img_dilate2[i, j] == 0:  # 二维定位到三维
                img[i, j] = [0, 0, 0]
    
    dst = cv2.GaussianBlur(img, (3, 3), 0, 0, cv2.BORDER_DEFAULT)
    
    for i in range(shape[0]):
        for j in range(shape[1]):
            if img_dilate[i, j] != 0:  # 二维定位到三维
                img_copy[i, j] = dst[i, j]
    
    cv2.imshow('dst', img_copy)
    cv2.imwrite('corgi-edge-blur.png', img_copy)
    cv2.waitKey()
    cv2.destroyAllWindows()