Ce filtre transforme une image en un sketch en détectant les contours et en inversant les couleurs pour simuler un effet de dessin au crayon.
def sketch_effect(img):
# Convertir en gris
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# Inverser l’image
inv_gray = 255 – gray
# Appliquer un flou gaussien
blurred_inv_gray = cv2.GaussianBlur(inv_gray, (21, 21), 0)
# Inverser le flou
inv_blur = 255 – blurred_inv_gray
# Créer l’effet de sketch
sketch = cv2.divide(gray, inv_blur, scale=256.0)
return sketch
sketch_image = sketch_effect(image)
cv2.imshow(‘Sketch’, sketch_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
Le filtre de détection de contours de Sketch est un outil puissant pour extraire les contours d’une image. Il est basé sur l’algorithme de Canny, qui est un algorithme de détection de contours largement utilisé.
Fonctionnement:
Le filtre de détection de contours de Sketch fonctionne en plusieurs étapes:
- Lissage: L’image est d’abord lissée avec un filtre gaussien pour supprimer le bruit.
- Calcul du gradient: Le gradient de l’image est ensuite calculé. Le gradient est un vecteur qui indique la direction et la magnitude du changement de couleur dans l’image.
- Seuillage: Le gradient est ensuite seuillé pour identifier les pixels qui font partie des contours.
- Hystérésis: L’hystérésis est ensuite utilisée pour supprimer les contours faibles et relier les contours forts.
Avantages:
- Le filtre de détection de contours de Sketch est simple à utiliser.
- Le filtre de détection de contours de Sketch est efficace pour détecter les contours d’une image.
- Le filtre de détection de contours de Sketch est robuste aux variations d’éclairage et de contraste.
Inconvénients:
- Le choix du seuil peut être difficile.
- Le filtre de détection de contours de Sketch peut être sensible au bruit.
Exemple d’utilisation:
Le filtre de détection de contours de Sketch peut être utilisé pour créer une image en noir et blanc qui ne montre que les contours de l’image originale. Cela peut être utile pour la segmentation d’image, la reconnaissance d’objets et d’autres applications.
Ressources supplémentaires:
- Tutoriel sur le filtre de Canny en Python: https://www.youtube.com/watch?v=gzkhGgzs7b4
- Implémentation du filtre de Canny en Python: https://github.com/mohamedherak/Canny-Edge-Detection/blob/main/canny.py
N’hésitez pas à me poser des questions si vous avez besoin de plus d’informations.
Note: Le filtre de détection de contours de Sketch est un outil puissant, mais il n’est pas parfait. Il est important de choisir les bons paramètres pour l’image que vous souhaitez traiter. Vous pouvez également expérimenter avec d’autres algorithmes de détection de contours pour trouver celui qui fonctionne le mieux pour votre application.
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