使用Python基于OpenCV的图像油画特效

算法步骤：

1、获取图像的灰度图片

2、设计一个小方框(4x4/8x8 /10x10等)，统计每个小方框的像素值

3、将0-255的灰度值划分成几个等级，并把第二步处理的结果映射到所设置的各个等级中，并计数

4、找到每个方框中灰度等级最多的所有的像素，并且求取这些像素的均值

5、用统计出来的平均值来替代原来的像素值

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread()
imgInfo = img.shape
height = imgInfo[]
width = imgInfo[]
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
dst = np.zeros((height, width, ), np.uint8)
pixel_class =
section =  / pixel_class)
# 用两层for循环来遍历图片的每个数据
, height - ):
    , width - ):
        # 当前程序中定义的灰度等级是4个
        # 定义一个数组来装载这4个等级内的像素个数
        array1 = np.zeros(pixel_class, np.uint8)
        # 当前程序中定义的小方块是6x6的
        , ):
            , ):
                # p1是对该像素点等级段的划分，用下标表示0-
                p1 = int(gray[i + m, j + n] / section)
                # 接下来对像素等级进行计数，array1的下标代表像素等级，
                # 值则代表处在该像素等级小方框内像素的个数
                array1[p1] = array1[p1] +
        # 接下来判断在这个小方框内哪一个像素段的像素最多
        currentMax = array1[]
        l =   # 这里设置一个l用来记录像素段计数最多的数组下标
        , pixel_class):
            if currentMax < array1[k]:
                currentMax = array1[k]
                l = k
        # 均值处理
        u = v = w =
        , ):
            , ):
                ) * section):
                    (b, g, r) = img[i + m, j + n]
                    u += b
                    v += g
                    w += r
        u = int(u / array1[l])
        v = int(v / array1[l])
        w = int(w / array1[l])
        dst[i, j] = [u, v, w]
cv2.imshow('dst', dst)
cv2.imshow('img', img)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()
cv2.imwrite('RoseOilPainting.png', dst)