Python如何實現圖像合成微縮效果

本篇內容主要講解“Python如何實現圖像合成微縮效果”，感興趣的朋友不妨來看看。本文介紹的方法操作簡單快捷，實用性強。下面就讓小編來帶大家學習“Python如何實現圖像合成微縮效果”吧!

合成微縮效果

前言

圖像中的模糊效果可以強烈影響被拍攝場景的感知，模糊在傳達所需的尺寸和距離感方面起著重要作用。合成微縮 (miniature faking) 是一個使真實大小物體照片看起來像微縮模型照片的過程，也稱為 Diorama Effect/Fillusion，照片的模糊部分模擬了通常在特寫攝影中通常遇到的近景深度，從而使場景看起來比實際場景小得多。

圖像微縮效果原理

應用模糊近似于淺的景深可以合成微縮效果。當圖像很大并從短距離觀看時，效果更為明顯。在本節中，我們將學習如何使用 PIL 庫在圖像中創建微縮效果。
使用掩碼可以選擇應重點關注的焦點對象，本節中我們使用的二值掩碼具有在對象交點處為黑色像素，而其他位置為白色像素。將高斯模糊應用到圖像上，然后使用掩碼從原始圖像或模糊圖像中選擇合適的像素。
為了模擬場景效應的深度，需要在圖像中多次應用高斯模糊，然后使用形態學運算腐蝕縮放的掩碼來重復高斯模糊過程，這將在模糊后的掩碼中產生線性梯度。同時，還需要增強圖像的顏色和亮度。

實現圖像微縮效果

(1) 首先，導入所有必需的庫：

from PIL import Image, ImageEnhance, ImageFilter
from scipy.ndimage import binary_erosion
from PIL.ImageFilter import GaussianBlur
import matplotlib.pyplot as plt, numpy as np

(2) 使用形態學腐蝕縮放后的掩碼圖像，然后通過使用給定半徑迭代應用高斯模糊 GaussianBlur()。每次重復應用掩碼都會對高斯模糊進行擴大，以確保梯度模糊，并增加模糊程度：

def apply_gradient_blur(image, mask, n=10, radius=1):
    mask = mask.convert("1")
    for i in range(n):
        mask = binary_erosion(np.array(mask), structure=np.ones((10,10)), border_value=1)
        im_blur = image.filter(GaussianBlur(radius=radius))
        image.paste(im_blur, mask=Image.fromarray(mask))
    return image

(3) 接下來，根據函數 apply_gradient_blur() 定義函數 create_fake_miniature() 創建合成微縮效果，在函數中，使用 pil.imageenhance 模塊的 Color() 和 Contrast() 函數增強圖像的顏色和對比度，然后使用 apply_gradient_blur() 函數將梯度模糊應用于焦點外部的區域(即對應于掩碼中的白色像素)；最后，將增強的圖像(焦點區域)與模糊圖像(焦點外部區域)合并：

def create_fake_miniature(im, custom_mask, color=1.9, contrast=1.4, blur_radius=1.3):
    # 提高對比度和顏色
    edited = ImageEnhance.Contrast(ImageEnhance.Color(im).enhance(color)).enhance(contrast)
    # 模糊圖像并合并
    im_blur = apply_gradient_blur(edited.copy(), mask.copy(), n=50, radius=blur_radius)
    edited = edited.convert("RGBA")
    edited.paste(im_blur, mask=mask)
    return edited

(4) 使用 pil image.open() 函數讀取輸入圖像和掩碼圖像(焦點區域)作為輸入創建合成微縮效果。繪制輸入圖像：

im = Image.open("9.png")
mask = Image.open("9_binary.png")
out = create_fake_miniature(im, mask)
plt.figure(figsize=(20,10))
plt.imshow(im), plt.axis('off'), plt.title('Original image', size=10)
plt.show()

(5) 繪制二值掩碼圖像：

plt.figure(figsize=(10,10))
plt.imshow(mask), plt.axis('off'), plt.title('(Bell Whistles) Mask image', size=10)
plt.show()

(6) 最后，繪制合成微縮效果輸出圖像如下：

plt.figure(figsize=(20,10))
plt.imshow(out), plt.axis('off'), plt.title('Fake Miniature image', size=10)
plt.show()

到此，相信大家對“Python如何實現圖像合成微縮效果”有了更深的了解，不妨來實際操作一番吧！這里是億速云網站，更多相關內容可以進入相關頻道進行查詢，關注我們，繼續學習！