利用OpenCV和Python在Jupyter中实现非真实感渲染效果

资源摘要信息:"本代码使用OpenCV和Python在Jupyter环境中实现非真实感渲染（Non-Photorealistic Rendering，简称NPR），提供多种照片处理效果。非真实感渲染是指使计算机生成的图像看起来像手绘或艺术作品的一种技术，该技术在图像处理、游戏开发和视觉艺术领域有着广泛的应用。常见的非真实感渲染效果包括素描效果、油彩效果、水彩效果、漫画效果等。 在这段代码中，首先导入了必要的库和模块，使用OpenCV库进行图像处理，Python作为编程语言进行脚本编写。在Jupyter环境中执行代码，用户可以通过调整不同的参数来控制生成非真实感效果的程度。 代码中实现了多种非真实感效果的算法，具体包括： 1. 边缘保持递归滤波算法（edge-preserving-recursive-filter.jpg）：这种算法能够保持图像边缘的清晰度，同时对图像进行平滑处理，使得图像具有手绘或素描的效果。 2. 递归均值移动算法（edge-preserving-normalized-convolution-filter.jpg）：这是一种迭代算法，通过不断更新像素值来实现图像的细节增强和风格化。 3. 铅笔素描效果（pencil-sketch.jpg）：通过算法模拟铅笔素描的效果，使照片呈现出类似铅笔画的风格。 4. 彩色铅笔素描效果（pencil-sketch-color.jpg）：在传统的铅笔素描效果基础上加入了色彩信息，使得渲染效果更加生动。 每一种效果的生成都需要在Jupyter环境中通过运行相应的代码块来完成，而.ipynb_checkpoints文件夹则用于存放Jupyter笔记本的检查点，方便代码编写过程中进行版本控制和恢复。 Arnold.jpg为原始图片，通过使用不同的非真实感渲染技术，可将Arnold.jpg转化为具有不同艺术风格的图片，如素描风格的ARNOLD和风格化处理后的ARNOLD等。 Detail-enhance.jpg展示了通过算法增强图片细节的效果，它可能使用了边缘检测和图像锐化技术来提升图像的对比度和清晰度。 文件名 stylization.jpg暗示了具有特定风格化处理的图片结果，这通常通过特定的算法来实现，能够使图像产生风格化的视觉效果，如模仿某位艺术家的笔触或特定的绘画风格。 代码的执行结果将以图片的形式展现，用户可以通过比较原始图片与经过NPR处理后的图片，直观地观察到非真实感效果的差异和艺术风格的变化。" 【标题】:"NonPhotorealisticRendering_rendering_opencv_nonphotorealistic_py" 【描述】:"This code different non photorealistic effect on photo. OpenCV and Python is used to implement in Jupyter environment." 【标签】:"rendering opencv nonphotorealistic python Different" 【压缩包子文件的文件名称列表】: .ipynb_checkpoints、edge-preserving-recursive-filter.jpg、arnold.jpg、pencil-sketch.jpg、edge-preserving-normalized-convolution-filter.jpg、npr.ipynb、detail-enhance.jpg、stylization.jpg、pencil-sketch-color.jpg