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那么问题来了不取反行不行？行不行？试一下就知道了！
看到这个标题你可能以为我这次终于开始标题党了。然而众所周知我是 标图党~一般不会做标题党这种事情既然说了分分钟实现那就说明—— 代码在十行左右。
素上边
公式是： x / blur_x * 255。
素左边
我感受我肯定是膨胀了示例图片都敢不全放玉人图片了。不全用玉人示例图片的另一个原因是之前做的 AI小素只能做脸部的素描其他部门的素描做的一塌糊涂（训练集只有脸部图片）这次换个天坛这种修建图片也能说明这个 CV小素的能力要凌驾 AI小素能对不仅限于人脸人物的任意类型的图片做素描化。
说任意类型可能有点夸大不上线之前确实测试了不少类型的图片效果都还可以。更多类型的图片效果期待大家来测试接待拍砖~
取反后的图像举行高斯滤波
inv = 255- gray
素下边
图像去色（上图教程中通过调小饱和度）
上面是凭据PS的流程转化的Python实现流程感受实际上起作用的就是这个公式 x / (255 - blur_inv_x) * 255。
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
img = cv2.imread(img_path)
取反后的图像举行高斯滤波
大家一般用PS做图像转素描谷歌搜索效果排第一的教程流程或许是这样的：
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
img = cv2.imread(img_path)
取反后的图像举行高斯滤波
大家一般用PS做图像转素描谷歌搜索效果排第一的教程流程或许是这样的：
问题来了
看到这里相识 PS 的小同伴们可能已经知道怎么用 PS 做素描图了。
上面已经先容了素描化的完整实现接下来就要开始种种玩了。我实现了几种基本的玩法你看看有多基本：
图像取反
最终的效果是下面这样的：
开始玩
图像去色（上图教程中通过调小饱和度）
ksize 和 sigma 两个参数可凭据实际情况调治我这里调参的以为 ksize=15, sigma=50 效果还可以。你也可以调治下这两个参数看看差别参数对最终素描化效果的影响。
灰度图->高斯滤波->除法运算(divide)。
灰度图->取反->高斯滤波->再取反(除法内里)->除法运算(divide)。
说到去色你可能连忙就想到了灰度化是的那就用灰度化吧。
代码简朴到无需注释息争释还是直接上码上效果图吧：
2. 去色
做这个图像转素描的初衷是因为之前训练了一个肖像转素描的AI模型还很是中二地命名为【AI小素】不少小同伴应该已经在网站上体验过AI小素的素描化效。
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