怎样用OpenCV实现怀旧滤镜效果

要使用OpenCV实现怀旧滤镜效果，可以按照以下步骤进行：

1. 读取图像：使用OpenCV的imread函数读取原始图像。

2. 转换为灰度图像：将原始图像转换为灰度图像，使用OpenCV的cvtColor函数即可实现。

3. 增加对比度：使用OpenCV的equalizeHist函数对灰度图像进行直方图均衡化，增加对比度。

4. 应用滤镜：使用公式 R = 0.393R + 0.769G + 0.189B, G = 0.349R + 0.686G + 0.168B, B = 0.272R + 0.534G + 0.131B 将图像中每个像素点的RGB值替换为新的值，即可实现怀旧效果。

5. 显示图像：使用OpenCV的imshow函数将处理后的图像显示出来。

下面是示例代码：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 增加对比度
gray = cv2.equalizeHist(gray)

# 应用滤镜
for i in range(img.shape[0]):
    for j in range(img.shape[1]):
        b = 0.272 * img[i][j][2] + 0.534 * img[i][j][1] + 0.131 * img[i][j][0]
        g = 0.349 * img[i][j][2] + 0.686 * img[i][j][1] + 0.168 * img[i][j][0]
        r = 0.393 * img[i][j][2] + 0.769 * img[i][j][1] + 0.189 * img[i][j][0]
        img[i][j][0] = min(255, b)
        img[i][j][1] = min(255, g)
        img[i][j][2] = min(255, r)

# 显示图像
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个示例代码中，我们首先读取了一张名为“image.jpg”的图像，然后将它转换为灰度图像并增加对比度。

接着，我们按照上述公式对每个像素点的RGB值进行替换，最后使用imshow函数将处理后的图像显示出来。