python 影象處理：一福變五福
快過年了，各種網際網路產品都出來撒紅包。某寶一年一度的集五福（shua hou）活動更是成為每年的必備活動。雖然到最後每人大概也就分個兩塊錢，但作為一個全民話題，大多數人還是願意湊湊熱鬧。畢竟對於如今生活在大城市的人來說，集福領紅包和空蕩的地鐵車廂或許已是最大的“年味”了。
既然是湊熱鬧，怎麼能少得了我。前年過年發過一篇：《 一行程式碼掃出“敬業福” 》，介紹的是 OCR 文字識別 的使用。今年再來對“福”字做文章，演示下如何 用 python 的影象處理功能，把一幅“福”字圖片轉出 5 種不同的效果 ：
python 最影象處理最常用的兩個模組是 PIL 和 OpenCV ，這裡我們選擇 OpenCV。
讀取圖片及展示程式碼：
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt
img = cv2.imread('fu.png')
# 轉換顏色模式，顯示原圖
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
plt.imshow(img)
plt.show()
因為 OpenCV 和 matplotlib 的 顏色模式 不一樣，所以需要做一次轉換，如果是直接通過 cv2 展示和儲存圖片則不需要。
上面的效果分別用到了以下功能：
1、灰度福
這裡沒有選擇直接將圖片轉出灰度圖，因為這樣會導致福字不明顯。而是通過將 紅、綠、藍三通道分離 後，選擇色差最大的紅色通道。
r,g,b = cv2.split(img)
2、輪廓福
使用了 OpenCV 自帶的 影象輪廓提取 功能。為了更好的效果，這裡 對紅色通道進行二值化 後，再查詢輪廓。
_, img_bin = cv2.threshold(r, 50, 255, cv2.THRESH_BINARY) _, contours, _ = cv2.findContours(img_bin, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) img_cont = np.zeros(img_bin.shape, np.uint8) cv2.drawContours(img_cont, contours, -1, 255, 3)
3、反色福
髮色的實現是將每個畫素值 x 轉成 255-x 。如果遍歷畫素計算會比較慢，於是用了一個小技巧： 轉成 numpy 的 ndarray 再進行矩陣運算 。
img_i = np.asarray(img) img_i = 255 - img_i
4、膨脹福
這裡其實是“ 影象腐蝕 ”操作（與“ 影象膨脹 ”操作相反）。因為在我們選取的紅色通道中，白色是背景，黑色才是福字，所以對白色的“腐蝕”也就是對黑色的“膨脹”。這也是 OpenCV 的內建功能。做完這一步，又對影象進行了切割，直接通過列表的切片操作實現。
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT,(25, 25)) eroded = cv2.erode(r, kernel) size = img.shape eroded = eroded[int(size[1]*0.15):int(size[1]*0.7),int(size[0]*0.2):int(size[0]*0.85)]
5、福到了
OpenCV 提供了 翻轉 操作，第二個引數是 旋轉軸 的選取，你可以試試 0 和 1 的效果。
img_r = cv2.flip(img, -1)
完整程式碼可以在公眾號（ Crossin的程式設計教室 ）裡回覆關鍵字： 五福
以上就是我送給大家的 5 個福。試過了，都能被掃出來。我已集齊
如果你還沒湊齊，可以掃這個圖。祝大家新年有福氣！
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