def\">for contour in contours: x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour) img_zero[y:y+h, x:x+w] = 255 mask = img_zero 目的就是為了產生遮罩用的圖片,方便我們做 cv2.illuminationChange 這個函數的運算。\n最後來看一下比較正常一點的結果 第一張圖片我所設的參數為 alpha=0.2, beta=0.4,\n但個人覺得他模糊高光的效果有點過頭了,\n因此調了一下參數,產生了以下 alpha=0.2, beta=0.2 的版本。\n"> 【OpenCV】9 - 運用 OpenCV 降低圖片的高光 reduce highlights def\">for contour in contours: x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour) img_zero[y:y+h, x:x+w] = 255 mask = img_zero 目的就是為了產生遮罩用的圖片,方便我們做 cv2.illuminationChange 這個函數的運算。\n最後來看一下比較正常一點的結果 第一張圖片我所設的參數為 alpha=0.2, beta=0.4,\n但個人覺得他模糊高光的效果有點過頭了,\n因此調了一下參數,產生了以下 alpha=0.2, beta=0.2 的版本。\n"> def\">for contour in contours: x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour) img_zero[y:y+h, x:x+w] = 255 mask = img_zero 目的就是為了產生遮罩用的圖片,方便我們做 cv2.illuminationChange 這個函數的運算。\n最後來看一下比較正常一點的結果 第一張圖片我所設的參數為 alpha=0.2, beta=0.4,\n但個人覺得他模糊高光的效果有點過頭了,\n因此調了一下參數,產生了以下 alpha=0.2, beta=0.2 的版本。\n">

【OpenCV】9 - 運用 OpenCV 降低圖片的高光 reduce highlights

先來看看今天的結果圖

-> 為了凸顯本文效果,我有特別將效果加強,但實際使用還是要依個人喜好去調整

(可以看到高光源的地方都已經被模糊處理掉了!)

-> 此篇文章的程式碼 github

Day09_降低高光_reduce_highlights.ipynb

前言

我們繼續製作屬於自己的日系濾鏡啦!
日系濾鏡的修圖過程,大致上有以下步驟:

文章階段目標
[【Day4】](https://ithelp.ithome.com.tw/articles/10236441)1. 調亮光線 (調整光線)
[【Day5】](https://ithelp.ithome.com.tw/articles/10236901)2. 加強飽和度 (調整飽和度)
[【Day6】](https://ithelp.ithome.com.tw/articles/10237471)3. 將照片調成冷色調
[【Day7】](https://ithelp.ithome.com.tw/articles/10239714)4. 增添顆粒感
[【Day8】](https://ithelp.ithome.com.tw/articles/10240032)5. 降低對比
[【Day9】](https://ithelp.ithome.com.tw/articles/10240334)6. 降低高光

接下來的日子裡我們就來一個個用程式碼實現!

運用 OpenCV 降低圖片的高光

def" data-lang="python">def">for contour in contours:
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour) 
    img_zero[y:y+h, x:x+w] = 255 
    mask = img_zero    

目的就是為了產生遮罩用的圖片,方便我們做 cv2.illuminationChange 這個函數的運算。

最後來看一下比較正常一點的結果

第一張圖片我所設的參數為 alpha=0.2, beta=0.4
但個人覺得他模糊高光的效果有點過頭了,
因此調了一下參數,產生了以下 alpha=0.2, beta=0.2 的版本。


  • 本文同步發佈在: 第 12 屆 iT 邦幫忙鐵人賽 [【沒錢ps,我用OpenCV!】Day 9 - 日系濾鏡6,運用 OpenCV 降低圖片的高光 reduce highlights](https://ithelp.ithome.com.tw/articles/10240334)
  • Reference

    https://www.pythonf.cn/read/57067

    https://kknews.cc/zh-tw/code/oka9mbm.html

    https://blog.csdn.net/zh_jessica/article/details/77967650

    https://www.cnblogs.com/lfri/p/10627595.html