Ps cutout filter (木刻滤镜）实现思路以及代码

木刻滤镜（Ps Cutout Filter 或者也称为边缘切割滤镜），是一种图像处理技术，它将图片的背景去除，只保留主体部分，并将其转换成类似传统木刻画的效果，通常会增强对比度和线条感。这种效果通常是通过以下几个步骤实现：

1. **二值化**：首先对图像进行阈值分割，将图片分为前景和背景两部分，通常是通过比较像素灰度值与某个阈值。

2. **边缘检测**：应用边缘检测算法（如Canny算子）来识别图片中的轮廓线，突出主体边缘。

3. **剪切和填充**：基于边缘信息，裁剪掉背景部分，然后可能会进行一些艺术化的填充，比如简单的纯色、渐变色或者纹理等，以模拟木头或纸张的质感。

4. **风格化**：最后可能还会做一些风格调整，例如减少细节，增加粗糙感，以达到木刻画的效果。

以下是Python中PIL库（Python Imaging Library）简单实现的一个例子，使用了`binary_threshold`函数进行二值化，`Canny`函数做边缘检测：

from PIL import Image, ImageFilter

def apply_cutout_filter(image_path):
    # 读取图片
    img = Image.open(image_path)
    
    # 二值化
    binary_img = img.convert('L')  # 转换为灰度
    threshold = 100  # 阈值可根据需要调整
    binary_img = binary_img.point(lambda p: 0 if p < threshold else 255, '1')

    # 边缘检测
    edges = binary_img.filter(ImageFilter.Canny)

    # 确定前景区域
    _, contours, _ = edges.find_contours()

    # 截取主体并添加适当背景
    mask = Image.new('L', img.size, 0)
    for contour in contours:
        mask = ImageDraw.Draw(mask).polygon(contour, outline=255, fill=255)
    filtered_img = Image.composite(img, Image.new('RGB', img.size), mask)

    return filtered_img

# 使用示例
filtered_image = apply_cutout_filter("input_image.jpg")
filtered_image.save("output_image.png")

注意这只是一个基础的实现，实际效果可能需要进一步优化和定制。