非真實感渲染

詳細描述

實用連結

http://www.inf.ufrgs.br/~eslgastal/DomainTransform

https://www.learnopencv.com/non-photorealistic-rendering-using-opencv-python-c/

列舉
列舉	{   cv::RECURS_FILTER = 1 ,   cv::NORMCONV_FILTER = 2 }
	邊緣保持濾波器。 更多...

函式
void	cv::detailEnhance (InputArray src, OutputArray dst, float sigma_s=10, float sigma_r=0.15f)
	此濾鏡可增強特定影像的細節。
void	cv::edgePreservingFilter (InputArray src, OutputArray dst, int flags=1, float sigma_s=60, float sigma_r=0.4f)
	濾波是影像和影片處理中的基本操作。邊緣保持平滑濾波器用於許多不同的應用 [101] 。
void	cv::pencilSketch (InputArray src, OutputArray dst1, OutputArray dst2, float sigma_s=60, float sigma_r=0.07f, float shade_factor=0.02f)
	鉛筆式非真實感線條畫。
void	cv::stylization (InputArray src, OutputArray dst, float sigma_s=60, float sigma_r=0.45f)
	風格化旨在產生具有各種效果的數字影像，而不是專注於照片寫實。 邊緣感知濾波器是風格化的理想選擇，因為它們可以抽象低對比度區域，同時保留或增強高對比度特徵。

列舉型別文件

匿名列舉

匿名列舉

#include <opencv2/photo.hpp>

邊緣保持濾波器。

列舉器
RECURS_FILTER  Python: cv.RECURS_FILTER	遞迴濾波。
NORMCONV_FILTER  Python: cv.NORMCONV_FILTER	歸一化卷積濾波。

函式文件

detailEnhance()

void cv::detailEnhance	(	InputArray	src,
		OutputArray	dst,
		float	sigma_s = 10,
		float	sigma_r = 0.15f )

Python
	cv.detailEnhance(	src[, dst[, sigma_s[, sigma_r]]]	) ->	dst

#include <opencv2/photo.hpp>

此濾鏡可增強特定影像的細節。

引數

src	輸入 8 位 3 通道影像。
dst	與 src 具有相同大小和型別的輸出影像。
sigma_s	範圍介於 0 到 200 之間。
sigma_r	範圍介於 0 到 1 之間。

edgePreservingFilter()

void cv::edgePreservingFilter	(	InputArray	src,
		OutputArray	dst,
		int	flags = 1,
		float	sigma_s = 60,
		float	sigma_r = 0.4f )

Python
	cv.edgePreservingFilter(	src[, dst[, flags[, sigma_s[, sigma_r]]]]	) ->	dst

#include <opencv2/photo.hpp>

濾波是影像和影片處理中的基本操作。邊緣保持平滑濾波器用於許多不同的應用 [101] 。

引數

src	輸入 8 位 3 通道影像。
dst	輸出 8 位 3 通道影像。
flags	邊緣保持濾波器：cv::RECURS_FILTER 或 cv::NORMCONV_FILTER
sigma_s	範圍介於 0 到 200 之間。
sigma_r	範圍介於 0 到 1 之間。

pencilSketch()

void cv::pencilSketch	(	InputArray	src,
		OutputArray	dst1,
		OutputArray	dst2,
		float	sigma_s = 60,
		float	sigma_r = 0.07f,
		float	shade_factor = 0.02f )

Python
	cv.pencilSketch(	src[, dst1[, dst2[, sigma_s[, sigma_r[, shade_factor]]]]]	) ->	dst1, dst2

#include <opencv2/photo.hpp>

鉛筆式非真實感線條畫。

引數

src	輸入 8 位 3 通道影像。
dst1	輸出 8 位 1 通道影像。
dst2	與 src 具有相同大小和型別的輸出影像。
sigma_s	範圍介於 0 到 200 之間。
sigma_r	範圍介於 0 到 1 之間。
shade_factor	範圍介於 0 到 0.1 之間。

stylization()

void cv::stylization	(	InputArray	src,
		OutputArray	dst,
		float	sigma_s = 60,
		float	sigma_r = 0.45f )

Python
	cv.stylization(	src[, dst[, sigma_s[, sigma_r]]]	) ->	dst

#include <opencv2/photo.hpp>

風格化旨在產生具有各種效果的數字影像，而不是專注於照片寫實。 邊緣感知濾波器是風格化的理想選擇，因為它們可以抽象低對比度區域，同時保留或增強高對比度特徵。

引數

src	輸入 8 位 3 通道影像。
dst	與 src 具有相同大小和型別的輸出影像。
sigma_s	範圍介於 0 到 200 之間。
sigma_r	範圍介於 0 到 1 之間。