卡通图像处理

图像处理类：

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Drawing;
using System.Drawing.Imaging;

namespace CartonImage
{
public static class Help
{
public static Bitmap SobelEdgeDetect(Bitmap src, int edgeIntensity)
{
int w = src.Width;
int h = src.Height;
Bitmap a = new Bitmap(w, h, System.Drawing.Imaging.PixelFormat.Format32bppArgb);
BitmapData srcData = src.LockBits(new Rectangle(0, 0, w, h), ImageLockMode.ReadOnly, PixelFormat.Format32bppArgb);
BitmapData dstData = a.LockBits(new Rectangle(0, 0, w, h), ImageLockMode.WriteOnly, PixelFormat.Format32bppArgb);
unsafe
{

byte* pIn = (byte*)srcData.Scan0.ToPointer();
byte* pOut = (byte*)dstData.Scan0.ToPointer();
byte* p;
int offset = srcData.Stride - w * 4;
int r0, r1, r2, r3, r4, r5, r6, r7, r8;
int g1, g2, g3, g4, g5, g6, g7, g8, g0;
int b1, b2, b3, b4, b5, b6, b7, b8, b0;
double vR, vG, vB;
int stride = srcData.Stride;
int[] lightMap = { 0, 1, 2, 3, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 64, 65, 66, 67, 68, 69, 70, 71, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79, 81, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 98, 99, 100, 101, 102, 103, 104, 105, 107, 108, 109, 110, 111, 112, 113, 115, 116, 117, 118, 119, 120, 121, 123, 124, 125, 126, 127, 128, 129, 130, 132, 133, 134, 135, 136, 137, 138, 140, 141, 142, 143, 144, 145, 146, 147, 149, 150, 151, 152, 153, 154, 155, 156, 158, 159, 160, 161, 162, 163, 164, 165, 166, 168, 169, 170, 171, 172, 173, 174, 175, 176, 177, 178, 179, 181, 182, 183, 184, 185, 186, 187, 188, 189, 190, 191, 192, 193, 194, 195, 196, 197, 198, 199, 200, 201, 202, 203, 204, 205, 206, 207, 208, 209, 210, 211, 212, 212, 213, 214, 215, 216, 217, 218, 219, 220, 220, 221, 222, 223, 224, 225, 225, 226, 227, 228, 229, 229, 230, 231, 232, 233, 233, 234, 235, 235, 236, 237, 238, 238, 239, 240, 240, 241, 242, 242, 243, 243, 244, 245, 245, 246, 246, 247, 248, 248, 249, 249, 250, 250, 251, 251, 252, 252, 253, 253, 253, 254, 254, 255, 255 };
int gray = 0;
for (int j = 0; j < h; j++)
{
for (int i = 0; i < w; i++)
{
if (i == 0 || i == w - 1 || j == 0 || j == h - 1)
{
pOut[0] = (byte)0;
pOut[1] = (byte)0;
pOut[2] = (byte)0;
pOut[3] = (byte)255;
}
else
{
//左上
p = pIn - stride - 4;
r1 = p[2];
g1 = p[1];
b1 = p[0];
//正上
p = pIn - stride;
r2 = p[2];
g2 = p[1];
b2 = p[0];
//右上
p = pIn - stride + 4;
r3 = p[2];
g3 = p[1];
b3 = p[0];
//左
p = pIn - 4;
r4 = p[2];
g4 = p[1];
b4 = p[0];
//右
p = pIn + 4;
r5 = p[2];
g5 = p[1];
b5 = p[0];
//左下
p = pIn + stride - 4;
r6 = p[2];
g6 = p[1];
b6 = p[0];
//正下
p = pIn + stride;
r7 = p[2];
g7 = p[1];
b7 = p[0];
// 右下 
p = pIn + stride + 4;
r8 = p[2];
g8 = p[1];
b8 = p[0];
//中心点
p = pIn;
r0 = p[2];
g0 = p[1];
b0 = p[0];
//使用模板
vR = (double)(Math.Abs(r1 + 2 * r4 + r6 - r3 - 2 * r5 - r8) + Math.Abs(r1 + 2 * r2 + r3 - r6 - 2 * r7 - r8));
vG = (double)(Math.Abs(g1 + 2 * g4 + g6 - g3 - 2 * g5 - g8) + Math.Abs(g1 + 2 * g2 + g3 - g6 - 2 * g7 - g8));
vB = (double)(Math.Abs(b1 + 2 * b4 + b6 - b3 - 2 * b5 - b8) + Math.Abs(b1 + 2 * b2 + b3 - b6 - 2 * b7 - b8));
vB = Math.Min(255, Math.Max(0, vB));
vG = Math.Min(255, Math.Max(0, vG));
vR = Math.Min(255, Math.Max(0, vR));
gray = lightMap[255 - (int)(vB + vG + vR) / 3];
gray = Math.Min(255, gray + edgeIntensity);
pOut[0] = (byte)gray;
pOut[1] = (byte)gray;
pOut[2] = (byte)gray;
pOut[3] = (byte)255;
}
pIn += 4;
pOut += 4;
}
pIn += offset;
pOut += offset;
}

}
a.UnlockBits(dstData);
src.UnlockBits(srcData);
return a;
}
public static Bitmap OilpaintFilterProcess(Bitmap srcBitmap, int radius, int smooth)
{
if (radius == 0)
return srcBitmap;
smooth = smooth < 1 ? 1 : smooth;
smooth = Math.Max(1, smooth);
Bitmap a = new Bitmap(srcBitmap);
int w = srcBitmap.Width;
int h = srcBitmap.Height;
if (radius > Math.Min(w, h) / 2)
radius = (int)(Math.Min(w, h) / 2 - 0.5);
System.Drawing.Imaging.BitmapData srcData = a.LockBits(new Rectangle(0, 0, w, h), System.Drawing.Imaging.ImageLockMode.ReadWrite, System.Drawing.Imaging.PixelFormat.Format32bppArgb);
IntPtr ptr = srcData.Scan0;
int bytes = h * srcData.Stride;
byte[] srcValues = new byte[bytes];
System.Runtime.InteropServices.Marshal.Copy(ptr, srcValues, 0, bytes);
byte[] tempValues = (byte[])srcValues.Clone();
int stride = srcData.Stride;
int i, j, k;
int unit = 4;
int[] gray_bt = new int[smooth];
int[] r_bt = new int[smooth];
int[] g_bt = new int[smooth];
int[] b_bt = new int[smooth];
int[] gray_bt_src = new int[smooth];
int[] r_bt_src = new int[smooth];
int[] g_bt_src = new int[smooth];
int[] b_bt_src = new int[smooth];
int r, g, b;
int gray = 0, bt_index = 0, max = 0, maxindex = 0;
i = 0;
bool frist = true;
int pos = 0;
for (j = 0; j < h; j++)
{
if (frist)
{
for (int m = -radius; m <= radius; m++)
{
for (int n = -radius; n <= radius; n++)
{
pos = Math.Abs(n) * unit + Math.Abs(m) * stride;
b = srcValues[pos++];
g = srcValues[pos++];
r = srcValues[pos];
gray = (b + g + r) / 3;
bt_index = gray * smooth >> 8;
gray_bt_src[bt_index]++;
b_bt_src[bt_index] += b;
g_bt_src[bt_index] += g;
r_bt_src[bt_index] += r;
}
}
Array.Copy(gray_bt_src, gray_bt, smooth);
Array.Copy(b_bt_src, b_bt, smooth);
Array.Copy(g_bt_src, g_bt, smooth);
Array.Copy(r_bt_src, r_bt, smooth);
max = 0;
maxindex = 0;
for (k = 0; k < smooth; k++)
{
if (max < gray_bt[k])
{
max = gray_bt[k];
maxindex = k;
}
}
pos = j * stride;
tempValues[pos++] = (byte)(b_bt[maxindex] / max);
tempValues[pos++] = (byte)(g_bt[maxindex] / max);
tempValues[pos] = (byte)(r_bt[maxindex] / max);
frist = false;
}
else
{
for (int m = -radius; m <= radius; m++)
{
pos = Math.Abs(m) * unit + Math.Abs(j - radius - 1) * stride;
b = srcValues[pos++];
g = srcValues[pos++];
r = srcValues[pos];
gray = (b + g + r) / 3;
bt_index = gray * smooth >> 8;
gray_bt_src[bt_index]--;
b_bt_src[bt_index] -= b;
g_bt_src[bt_index] -= g;
r_bt_src[bt_index] -= r;

pos = Math.Abs(m) * unit + Math.Abs(j + radius) % h * stride;
b = srcValues[pos++];
g = srcValues[pos++];
r = srcValues[pos];
gray = (b + g + r) / 3;
bt_index = gray * smooth >> 8;
gray_bt_src[bt_index]++;
b_bt_src[bt_index] += b;
g_bt_src[bt_index] += g;
r_bt_src[bt_index] += r;
}
Array.Copy(gray_bt_src, gray_bt, smooth);
Array.Copy(b_bt_src, b_bt, smooth);
Array.Copy(g_bt_src, g_bt, smooth);
Array.Copy(r_bt_src, r_bt, smooth);
}
for (i = 1; i < w; i++)
{
for (int m = -radius; m <= radius; m++)
{
pos = Math.Abs(i - radius - 1) * unit + Math.Abs(j + m) % h * stride;
b = srcValues[pos++];
g = srcValues[pos++];
r = srcValues[pos];
gray = (b + g + r) / 3;
bt_index = gray * smooth >> 8;
gray_bt[bt_index]--;
b_bt[bt_index] -= b;
g_bt[bt_index] -= g;
r_bt[bt_index] -= r;

pos = Math.Abs(i + radius) % w * unit + Math.Abs(j + m) % h * stride;
b = srcValues[pos++];
g = srcValues[pos++];
r = srcValues[pos];
gray = (b + g + r) / 3;
bt_index = gray * smooth >> 8;
gray_bt[bt_index]++;
b_bt[bt_index] += b;
g_bt[bt_index] += g;
r_bt[bt_index] += r;
}
max = 0;
maxindex = 0;
for (k = 0; k < smooth; k++)
{
if (max < gray_bt[k])
{
max = gray_bt[k];
maxindex = k;
}
}
pos = i * unit + j * stride;
tempValues[pos++] = (byte)(b_bt[maxindex] / max);
tempValues[pos++] = (byte)(g_bt[maxindex] / max);
tempValues[pos] = (byte)(r_bt[maxindex] / max);
}
}
srcValues = (byte[])tempValues.Clone();
System.Runtime.InteropServices.Marshal.Copy(srcValues, 0, ptr, bytes);
a.UnlockBits(srcData);
return a;
}
public static Bitmap CartoonFilterProcess(Bitmap src, int edgeIntensity)
{
Bitmap edgeBitmap = SobelEdgeDetect(src, edgeIntensity);
Bitmap dst = OilpaintFilterProcess(new Bitmap(src), 12, 10); ;
int w = dst.Width;
int h = dst.Height;
BitmapData dstData = dst.LockBits(new Rectangle(0, 0, w, h), ImageLockMode.ReadWrite, PixelFormat.Format32bppArgb);
BitmapData edgeData = edgeBitmap.LockBits(new Rectangle(0, 0, w, h), ImageLockMode.ReadOnly, PixelFormat.Format32bppArgb);
unsafe
{

byte* pEdge = (byte*)edgeData.Scan0;
byte* pDst = (byte*)dstData.Scan0;
int offset = dstData.Stride - w * 4;
for (int j = 0; j < h; j++)
{
for (int i = 0; i < w; i++)
{
pDst[0] = (byte)(pDst[0] * pEdge[0] / 255);
pDst[1] = (byte)(pDst[1] * pEdge[1] / 255);
pDst[2] = (byte)(pDst[2] * pEdge[2] / 255);
pDst[3] = (byte)255;
pEdge += 4;
pDst += 4;
}
pEdge += offset;
pDst += offset;
}
}
dst.UnlockBits(dstData);
edgeBitmap.UnlockBits(edgeData);
return dst;
}
}
}

调用的方法：

System.Drawing.Bitmap result = Help.CartoonFilterProcess(ImgSource, (int)slider1.Value);

处理效果前的图像：

处理后的图像：

这个效果处理真的不怎么样，只对有些照片看起来凑合。

原文地址：https://www.cnblogs.com/iamai/p/11170937.html

时间： 2024-10-23 01:47:51

卡通图像处理的相关文章

图像处理（二十一）基于数据驱动的人脸卡通动画生成-Siggraph Asia 2014

http://blog.csdn.net/garfielder007/article/details/50582018 在现实生活中,我们经常会去评价一个人,长得是否漂亮.是不是帅哥美女,然而如何用五官的数据去评价一个人是否长得五官比例协调,我们却很难说出来,也就是你为什么觉得某个人长得漂亮?是因为她眼睛大,嘴巴小,还是她五官位置符合江湖传说中的黄金比例呢?我今天要讲的这篇paper的创新点就是回答了这些问题,通过这篇paper的算法,你可以找一堆非常漂亮的美女作为训练数据库,然后用于评价一个输

【项目实战派】图像处理项目硬件选型

[项目实战派]图像处理项目的硬件平台选型 一直以来我都对嵌入式系统比较感兴趣,因为感到图像处理最终还是要走向便携式.移动化的.这里讲自己对图像处理项目的硬件平台选型这块的想法进行交流,欢迎交流.批评. 一.典型图像处理系统构建 ①相机与镜头--这部分属于成像器件,通常的视觉系统都是由一套或者多套这样的成像系统组成,如果有多路相机,可能由图像卡切换来获取图像数据,也可能由同步控制同时获取多相机通道的数据.根据应用的需要相机可能是输出标准的单色视频(RS-170/CCIR).复合信号(Y/C).RG

paper 119：[转]图像处理中不适定问题-图像建模与反问题处理

图像处理中不适定问题 作者:肖亮博士 发布时间:09-10-25 图像处理中不适定问题(ill posed problem)或称为反问题(inverse Problem)的研究从20世纪末成为国际上的热点问题,成为现代数学家.计算机视觉和图像处理学者广为关注的研究领域.数学和物理上的反问题的研究由来已久,法国数学家阿达马早在19世纪就提出了不适定问题的概念:称一个数学物理定解问题的解存在.唯一并且稳定的则称该问题是适定的(Well Posed).如果不满足适定性概念中的上述判据中的一条或几条,称

iOS：GPUImage强大的图像处理框架

GPUImage是一个非常棒的图像处理的开源库,里面提供了非常非常多的滤镜效果来加工图像. 不过就是因为太多效果了,而且对于程序员来说,那么多效果并不清楚知道要用那一个.于是我就使用提供的默认值,加上对滤镜的命名的理解,粗略简单地对GPUImage.h里引用的各个滤镜进行简要说明.这样方便以后找到想要的滤镜效果.其中可能有理解错误,或者表达不准确的地方还请大家斧正.其中有些效果需要使用摄像头才可能有比较理想的效果. #import "GLProgram.h" // Base class

OpenCV+TensorFlow 入门人工智能图像处理

第1章 课程导学包括课程概述.课程安排.学习前提等方面的介绍,让同学们对计算机视觉有所理解1-1 计算机视觉导学 第2章 计算机视觉入门通过OpenCV以及TensorFlow两个方面介绍计算机入门的相关知识.OpenCV侧重点在于为大家补充图像处理的相关基础,如像素.文件封装格式.灰度等级.颜色通道等的概念.TensorFlow重点在于通过对常量.变量.矩阵等的介绍,学习并掌握TensorFlow的基本使用....2-1 本章介绍2-2 Mac下一站式开发环境anaconda搭建2-3 Win

图像处理库GPUImage简单使用

一.介绍 GPUImage是一个基于OpenGL ES 2.0的开源的图像处理库,作者是Brad Larson.GPUImage将OpenGL ES封装为简洁的Objective-C或Swift接口,可以用来给图像.实时相机视频.电影等添加滤镜. 二.使用 1.导入GPUImage两种方式 a.使用 cocopods导入 platform :ios, '9.0' target 'GPUImageDemo' do pod 'GPUImage' end 注:给项目添加cocopods等操作在此不做多

OpenCV+TensorFlow入门人工智能图像处理视频教程 共9章

第1章 课程导学包括课程概述.课程安排.学习前提等方面的介绍,让同学们对计算机视觉有所理解 第2章 计算机视觉入门通过OpenCV以及TensorFlow两个方面介绍计算机入门的相关知识.OpenCV侧重点在于为大家补充图像处理的相关基础,如像素.文件封装格式.灰度等级.颜色通道等的概念.TensorFlow重点在于通过对常量.变量.矩阵等的介绍,学习并掌握TensorFlow的基本使用.... 第3章 计算机视觉加强之几何变换本章节主要为大家介绍图像的几何变换.几何变换顾名思义就是对图片外形轮

图像处理之三种常见双立方插值算法

http://blog.csdn.net/jia20003/article/details/40020775 图像处理之三种常见双立方插值算法 双立方插值计算涉及到16个像素点,其中(i', j')表示待计算像素点在源图像中的包含 小数部分的像素坐标,dx表示X方向的小数坐标,dy表示Y方向的小数坐标.具体 可以看下图: 根据上述图示与双立方插值的数学表达式可以看出,双立方插值本质上图像16个像素点 权重卷积之和作为新的像素值. 其中R(x)表示插值表达式,可以根据需要选择的表达式不同.常见有基

【20160924】GOCVHelper 图像处理部分（1）

增强后的图像需要通过图像处理获得定量的值.在实际程序设计过程中,轮廓很多时候都是重要的分析变量.参考Halcon的相关函数,我增强了Opencv在这块的相关功能.      //寻找最大的轮廓 VP FindBigestContour(Mat src){ int imax = 0; //代表最大轮廓的序号 int imaxcontour = -1; //代表最大轮廓的大小 std::vector<std::vector<cv::Point>>contours; findContou