本篇文章为大家展示了使用OpenCV怎么对人脸图像进行卡通化，内容简明扼要并且容易理解，绝对能使你眼前一亮，通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。

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导入必需的库

import cv2
import numpy as np

第一次变换（卡通化）

在这个转换中，我们将找到图像的边缘，并使用双边滤波器和位操作符制作一个卡通化的图像。

# Reading the Image 
image = cv2.imread("image1.jpg")
# Finding the Edges of Image
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 
gray = cv2.medianBlur(gray, 7) 
edges = cv2.adaptiveThreshold(gray, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 9, 10)
# Making a Cartoon of the image
color = cv2.bilateralFilter(image, 12, 250, 250) 
cartoon = cv2.bitwise_and(color, color, mask=edges)
#Visualize the cartoon image 
cv2.imshow("Cartoon", cartoon) 
cv2.waitKey(0) # "0" is Used to close the image window
cv2.destroyAllWindows()

第二次变换（模糊图像）

在第二次变换中，我们尝试用一个边缘保持滤波器来模糊图像，并在边缘上加入一个阈值。在这里我们使用的是高斯模糊。

#convert to gray scale
grayImage = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
#apply gaussian blur
grayImage = cv2.GaussianBlur(grayImage, (3, 3), 0)
#detect edges
edgeImage = cv2.Laplacian(grayImage, -1, ksize=5)
edgeImage = 255 - edgeImage
#threshold image
ret, edgeImage = cv2.threshold(edgeImage, 150, 255, cv2.THRESH_BINARY)
#blur images heavily using edgePreservingFilter
edgePreservingImage = cv2.edgePreservingFilter(image, flags=2, sigma_s=50, sigma_r=0.4)
#create output matrix
output =np.zeros(grayImage.shape)
#combine cartoon image and edges image
output = cv2.bitwise_and(edgePreservingImage, edgePreservingImage, mask=edgeImage)
#Visualize the cartoon image 
cv2.imshow("Cartoon", output) 
cv2.waitKey(0) # "0" is Used to close the image window
cv2.destroyAllWindows()

第三次变换（风格化）

在这一变换过程中，我们将运用风格化的手法，创造出形象的卡通效果。

cartoon_image = cv2.stylization(image, sigma_s=150, sigma_r=0.25) 
cv2.imshow('cartoon', cartoon_image) 
cv2.waitKey(0) 
cv2.destroyAllWindows()

第四次变换（铅笔素描）

在这个变换中，我们将分别创建一个彩色和黑白的铅笔素描草图形象。

cartoon_image1, cartoon_image2 = cv2.pencilSketch(image, sigma_s=60, sigma_r=0.5, shade_factor=0.02) 
cv2.imshow('pencil', cartoon_image1) 
cv2.waitKey() 
cv2.destroyAllWindows()

cv2.imshow('pencil', cartoon_image2)  
cv2.waitKey()  
cv2.destroyAllWindows()

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