OpenCV实现图片漫画风格特效：边缘提取与颜色填充详解

日常拍摄的照片往往难以达到专业摄影师的水准，因此无论是手机端还是电脑端，都有各类软件提供特效美化功能，部分手机甚至在拍摄时即提供即时美颜效果。然而，针对漫画风格的特效软件较少见，多数情况下只能看到他人制作的成品。出于好奇与探索，笔者尝试自行开发实现该功能，尽管与专业级作品仍有差距，但整体效果令人满意。

本次实现基于OpenCV库，编程语言选用Python。

模仿现实绘画流程，通常先勾勒边缘轮廓以确立整体构图，随后填充颜色以完善画面。在图像处理中，我们采取类似策略：对原始图片进行两次独立处理，分别提取轮廓和简化色彩，最后将两者叠加合成最终图像。

边缘轮廓处理

漫画作品在刻画人物或风景时，细节表现有限，重点在于突出关键特征与特色部分，且细节数量需适度控制。

轮廓提取主要通过四个步骤完成：

import cv2

img = cv2.imread("example.jpg")
img_copy = img

# 灰度处理
img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 平滑操作，去除噪声
img_blur = cv2.medianBlur(img_gray, 5)
# 通过阈值提取轮廓
img_edge = cv2.adaptiveThreshold(img_blur,
                 255,
                 cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,
                 cv2.THRESH_BINARY,
                 blockSize=9,
                 C=3)
# 将灰度图片变成 3 通道，用于后续合并
img_edge = cv2.cvtColor(img_edge, cv2.COLOR_GRAY2BGR)

此处采用二值化技术提取轮廓，具体使用自适应阈值二值化函数。该函数基于像素周围小区域确定阈值，从而精准提取出有差异部分的边界，效果类似于漫画中黑色粗体轮廓，且细节处理得当。由于阈值处理仅适用于灰度图像，需先将彩色图像转换为单通道灰度图。此外，为去除对象内部冗余细节，还需对图像进行平滑处理，使颜色过渡更加平缓。漫画中的色彩应用通常不如现实生活复杂，经过上述处理得到的轮廓效果更佳。

处理效果如下：

与原图对比：

以下介绍两个关键方法：

中值滤波：cv2.medianBlur(img, ksize) 主要关注后续参数，即内核区域的边长，该值必须为大于1的奇数，例如3、5、7等。该方法提取内核区域内所有像素的中值，并将中心元素替换为该中值。

自适应阈值二值化：cv2.adaptiveThreshold(src, maxval, thresh_type, type, Block Size, C)

• src：输入图像，仅支持单通道图像，通常为灰度图。
• dst：输出图像。
• maxval：当像素值超过阈值（或低于阈值，具体取决于type参数）时赋予的值。
• thresh_type：阈值计算方法，包含两种类型：cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C；cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C。
• type：二值化操作类型，与固定阈值函数相同，包含以下5种类型：cv2.THRESH_BINARY；cv2.THRESH_BINARY_INV；cv2.THRESH_TRUNC；cv2.THRESH_TOZERO；cv2.THRESH_TOZERO_INV。
• Block Size：图像分块的大小。
• C：阈值计算方法中的常数项。

颜色填充处理

在描绘好边缘轮廓后，添加色彩即可使图像完整。此步骤相对简单，主要目的是降低原图片的色彩细致度。

具体代码如下：

for _ in range(2)
	# 降低分辨率
  img_copy = cv2.pyrDown(img_copy)
for _ in range(5):
	# 图像平滑，保留边缘
  img_copy = cv2.bilateralFilter(img_copy, d=9, sigmaColor=9, sigmaSpace=7)
img_copy = cv2.resize(img_copy, (img.shape[1], img.shape[0]),
            interpolation=cv2.INTER_CUBIC)

漫画色彩需较为平滑，避免现实生活中的过度细腻。首先采用图像金字塔降低分辨率，随后使用双边滤波去除噪声，这既能平滑平面区域，又能保持边缘清晰。由于分辨率降低导致图像尺寸变小，最后需将图像放大至原始尺寸。虽然图像金字塔提供专门的放大方法，但可能导致尺寸出现微小偏差。为确保合并过程中两幅图像尺寸完全一致，此处直接按尺寸进行放大处理。

颜色填充效果如下：

以下介绍两个关键方法：

分辨率降低：cv2.pyrDown(src, dst=None, dstsize=None, borderType=None) 通常只需输入图像，该方法会直接将图像的长宽减半。

双边滤波：cv2.bilateralFilter(src, d, sigmaColor, sigmaSpace[, dst[, borderType]])

• src：输入图像。
• d：过滤时周围每个像素邻域的直径。
• sigmaColor：颜色空间中的过滤sigma参数。该参数越大，远处邻近像素混合程度越高。
• sigmaSpace：坐标空间中的过滤sigma参数。该参数越大，颜色足够相近的像素影响范围越大。

图像合并

img_cartoon = cv2.bitwise_and(img_copy, img_edge)
cv2.imshow("cartoon", img_cartoon)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

cv2.bitwise_and() 对二进制数据执行“与”操作，即对图像（支持灰度或彩色）的每个像素值进行二进制“与”运算：1&1=1，1&0=0，0&1=0，0&0=0。

最终结果展示：

至此，关于OpenCV实现图片漫画风格特效的示例介绍完毕。如需了解更多OpenCV图片漫画相关内容，欢迎查阅本站往期文章或继续浏览后续文章，感谢大家的支持！