この記事では、画像を漫画にする方法を学びます! かなりクールでしょう! では、始めましょう!
1. モジュールのインポート
すべてのプログラムの最初のステップは、必要なモジュール（もしあれば）をすべてファイルにインポートすることです。この問題では、openCV, numpy, matplotlib の3つのモジュールをインポートします。
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import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
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2. 元画像の読み込みとプロット
次のステップでは，関数 imread を用いて画像を読み込み，関数 cvtColor を用いて RGB フォーマットに変換します．そして， imshow 関数を用いて画像をプロットします．以下に、そのコードを示します。
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img = cv2.imread("image.jpg")
img = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB)
plt.figure(figsize=(10,10))
plt.imshow(img)plt.axis("off")
plt.title("Original Image")
plt.show() |
3. 画像をグレースケールに変換する
次のステップでは，関数 cvtColor を用いて画像をグレースケールに変換します．この処理を行う理由は，処理を単純化し，後々のプログラムの時間的な複雑さを軽減するためです．
これを実現するためのコードを以下に示します．
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gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray = cv2.medianBlur(gray, 5)
plt.figure(figsize=(10,10))
plt.imshow(gray,cmap="gray")
plt.axis("off")
plt.title("Grayscale Image")
plt.show() |
この記事もチェック：PythonとOpenCVを使って画像分割|二値化やグレースケールの変換等を解説
4. エッジの効いた画像の取得
より簡単にするために、グレースケール画像からエッジの立った画像を取得し、その画像に畳み込みネットワークを適用することにします。
これは、adaptiveThresholdを使用し、必要なパラメータを設定することで、縁取り画像を得ることができます。以下はそのコードです。
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edges = cv2.adaptiveThreshold(gray, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 9, 9)
plt.figure(figsize=(10,10))
plt.imshow(edges,cmap="gray")
plt.axis("off")
plt.title("Edged Image")
plt.show() |
5. 画像を漫画に変える
最後のステップは、bilateralFilter関数を使って畳み込みフィルタを適用することです。そして、ビット演算を利用して、元の画像と縁取りされた画像を渡すことで、画像を漫画に変換します。
以下はそのコードです。
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color = cv2.bilateralFilter(img, 9, 250, 250)
cartoon = cv2.bitwise_and(color, color, mask=edges)
plt.figure(figsize=(10,10))
plt.imshow(cartoon,cmap="gray")
plt.axis("off")
plt.title("Cartoon Image")
plt.show() |
画像を漫画に変換する最終アウトプット
以下の画像は、オリジナル画像から漫画画像までのすべてのバージョンを表示しています。
このコードを別の画像でテストしてみました。結果は以下の通りです。
まとめ
今日、あなたはたった数行のコードで写真を漫画にする方法を学びました。
何かを学んでいただけたでしょうか？読んでくれてありがとうございました!