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摘要：某寶一年一度的集五福活動(dòng)更是成為每年的必備活動(dòng)。今年再來對(duì)福字做文章，演示下如何用的圖像處理功能，把一幅福字圖片轉(zhuǎn)出種不同的效果最圖像處理最常用的兩個(gè)模塊是和，這里我們選擇。輪廓福使用了自帶的圖像輪廓提取功能。
快過年了，各種互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品都出來撒紅包。某寶一年一度的集五福（shua hou）活動(dòng)更是成為每年的必備活動(dòng)。雖然到最后每人大概也就分個(gè)兩塊錢，但作為一個(gè)全民話題，大多數(shù)人還是愿意湊湊熱鬧。畢竟對(duì)于如今生活在大城市的人來說，集福領(lǐng)紅包和空蕩的地鐵車廂或許已是最大的“年味”了。
既然是湊熱鬧，怎么能少得了我。前年過年發(fā)過一篇：《一行代碼掃出“敬業(yè)?！薄?，介紹的是 OCR 文字識(shí)別 的使用。今年再來對(duì)“?！弊肿鑫恼?，演示下如何 用 python 的圖像處理功能，把一幅“?！弊謭D片轉(zhuǎn)出 5 種不同的效果 ：
python 最圖像處理最常用的兩個(gè)模塊是 PIL 和 OpenCV ，這里我們選擇 OpenCV。
讀取圖片及展示代碼：
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt
img = cv2.imread("fu.png")
# 轉(zhuǎn)換顏色模式，顯示原圖
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
plt.imshow(img)
plt.show()
因?yàn)?OpenCV 和 matplotlib 的 顏色模式 不一樣，所以需要做一次轉(zhuǎn)換，如果是直接通過 cv2 展示和保存圖片則不需要。
上面的效果分別用到了以下功能：
1、灰度福
這里沒有選擇直接將圖片轉(zhuǎn)出灰度圖，因?yàn)檫@樣會(huì)導(dǎo)致福字不明顯。而是通過將 紅、綠、藍(lán)三通道分離 后，選擇色差最大的紅色通道。
r,g,b = cv2.split(img)
2、輪廓福
使用了 OpenCV 自帶的 圖像輪廓提取 功能。為了更好的效果，這里 對(duì)紅色通道進(jìn)行二值化 后，再查找輪廓。
_, img_bin = cv2.threshold(r, 50, 255, cv2.THRESH_BINARY) _, contours, _ = cv2.findContours(img_bin, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) img_cont = np.zeros(img_bin.shape, np.uint8) cv2.drawContours(img_cont, contours, -1, 255, 3)
3、反色福
發(fā)色的實(shí)現(xiàn)是將每個(gè)像素值 x 轉(zhuǎn)成 255-x。如果遍歷像素計(jì)算會(huì)比較慢，于是用了一個(gè)小技巧： 轉(zhuǎn)成 numpy 的 ndarray 再進(jìn)行矩陣運(yùn)算 。
img_i = np.asarray(img) img_i = 255 - img_i
4、膨脹福
這里其實(shí)是“ 圖像腐蝕 ”操作（與“ 圖像膨脹 ”操作相反）。因?yàn)樵谖覀冞x取的紅色通道中，白色是背景，黑色才是福字，所以對(duì)白色的“腐蝕”也就是對(duì)黑色的“膨脹”。這也是 OpenCV 的內(nèi)置功能。做完這一步，又對(duì)圖像進(jìn)行了切割，直接通過列表的切片操作實(shí)現(xiàn)。
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT,(25, 25)) eroded = cv2.erode(r, kernel) size = img.shape eroded = eroded[int(size[1]*0.15):int(size[1]*0.7),int(size[0]*0.2):int(size[0]*0.85)]
5、福到了
OpenCV 提供了 翻轉(zhuǎn) 操作，第二個(gè)參數(shù)是 旋轉(zhuǎn)軸 的選取，你可以試試 0 和 1 的效果。
img_r = cv2.flip(img, -1)
完整代碼可以在公眾號(hào)（ Crossin的編程教室 ）里回復(fù)關(guān)鍵字： 五福
以上就是我送給大家的 5 個(gè)福。試過了，都能被掃出來。我已集齊
如果你還沒湊齊，可以掃這個(gè)圖。祝大家新年有福氣！
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