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2025-02-13 19:33:56Open-SourceComputers

怎样把自己的照片编辑成动漫图片?效果对比:原图处理后1. 动漫化风格的特点要想搞清楚怎么变成动漫化风格,首先就要明白动漫和普通照片的区别。主要的区别有三点:(1)动漫中的细节相对少;(2)动漫中的边缘轮廓更突出;(3)动漫的色彩更鲜艳(相对于普通的、未经PS的照片);放一张童年男神来感受一下:比如头发、衣服的褶皱等等,这些细节都被弱化;另外边缘的线条非常突出

怎样把自己的照片编辑成动漫图片?

效果对比:

原图(繁体:圖)

处理后《繁体:後》

1. 动漫化风格的[读:de]特点

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要想搞清楚怎么变成动漫化风格,首先就要明白动漫和普通照片的区别。主要[读:yào]的区别有三点:(1)动漫中的细节相对少【拼音:shǎo】;

(2)动漫{拼音:màn}中的边缘轮廓更突出;

(3)动漫的(读:de)色彩更鲜艳(相对于普通的、未经PS的照片);

放一张童年男神来感【拼音:gǎn】受一下:

比如头发、衣服的褶皱等世界杯等,这些细节都被弱化;另(读:lìng)外边缘的线条非常突出。而色彩鲜艳这一点从本文开头的两幅图对比就可以看出来。这些特征就是动漫风格的一般特征,也是我们要着重处理的三个部分。

2. 如何【pinyin:hé】处理

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(1)突出边缘【繁体:緣】线条

要想突出边缘,自然首先要找到边缘。有很多成熟的边缘检测算法,最常用的就是各种算子—— Sobel, Canny, Laplace 等等。利用这些算子进行边缘检测的本(读:běn)质就是将算子与图像xiàng 进行空间二维卷积

具体的实现这里不再赘述澳门新葡京,因为MATLAB中的edge函数可以很(hěn)方便的实现边缘检测,用的就是这个原理。至于找到之后怎么突出?最简单的方法是从原图中减去边缘位置处的像素,这样边缘就变成了黑色,形成“描边”的效果。

(2)弱化与去除细节{繁:節}

所谓“细节”,从图像处理的角度看来就是图(繁:圖)像中的【练:de】高频成分(读:fēn)。要想去除高频成分,自然而然就要用到滤波(filtering)的方法。常用的滤波器有均值滤波器、高斯滤波器、中值滤波器等

但是,这些常用滤波器都有一个共同的问题——会弱化所有的高频信息。而很不幸的是,图像中的边缘也属于高【练:gāo】频信息(因为边缘意味着图(繁:圖)像在这里产生了突变,突变就意味着高频)。因此常用滤波器会将我们本应突出的边缘一起弱化模糊

这种情况下就要让双边滤波器(Bilateral filter)出场了。这种滤波器的特点是可以“保边滤波”(或者叫“区域平滑”,Region smoothing)。顾名思义[繁:義],就是可以只模糊区域内部而保留清【拼音:qīng】晰的边缘

为了(繁:瞭)搞明白双边滤波器为什么有这样的效果,首先来说一下高斯滤波器。高斯滤波器,或者说高斯滤波模板,其中的各个点的值仅与该点到模板中心点的空间距离有关,而并没有考虑各个点与中心点的相似度(即像素值的【拼音:de】接近程度),这样就导致无论是变化不大的区域内部点,还是突变的边缘点,只要和中心的距离相同,那就同等对待。

而双边滤波器就是在高斯滤波器基础上加上了相似度权重,在高斯滤波模板的每个点上再乘以一个与中心点{pinyin:diǎn}的相似度系数(即“相似度权重”),从而将边缘与内部区分处理。相似度权重计算方法和高斯(读:sī)滤波模板中各点值(可以称为“高斯权重”)的计算方法相同,只不过高斯权重是将该点到dào 中心的距离代入高斯函数计算,而相似度权重是将该点与中心的像素相似度(比如该点像xiàng 素值与中心像素值的欧氏距离,或者直接求二者的差值)代入高斯函数计算得到。

(3)让图像色彩(繁体:綵)更鲜艳

所谓的色彩鲜艳,其实就是高饱和度。颜色的饱和度高,就显得鲜艳;饱和度低,就显得灰澳门新葡京暗。所以,要让图像色彩《繁:綵》更鲜艳,就要提高饱和度。

直观感【gǎn】受一下:

原【练:yuán】图:

饱和(练:hé)度提升:

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饱和度降jiàng 低:

提升饱和度的方法就不具体讲了,有很多方法:图像插值法,或者转换到HSI色彩空间然后增强S(Saturation,饱和度)分量等等。

3. 总结《繁体:結》

总体上shàng ,把照片变成动漫化风格分以下几步:

(1)保边滤波(区域平(pinyin:píng)滑)

(2)边缘检测(拼音:cè),开云体育然后从原图中减去边缘像素,以突出显示边缘线条

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(3)饱和度《读:dù》提升

其中(3)饱和度提升放在哪一步进行都皇冠体育可以,但是(1)和(2)最好按上述(读:shù)顺序进行,因为如果先进行边缘检测的话,会将区域内部的某些明暗光影等检测出来,而这些是我们不希望过分突出的部分;而先进行保边滤波的话,就可以将区域内部的细节弱化乃至去除,在此基础上再进行边缘检测,效果就会好得多。

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