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Android OpenCV实现非真实渲染 Android基于OpenCV实现非真实渲染

易冬 人气:0
想了解Android基于OpenCV实现非真实渲染的相关内容吗,易冬在本文为您仔细讲解Android OpenCV实现非真实渲染的相关知识和一些Code实例,欢迎阅读和指正,我们先划重点:Android,OpenCV,Android,非真实渲染,下面大家一起来学习吧。

非真实渲染

非真实感渲染(Non Photorealistic Rendering,简称NPR),是指利用计算机模拟各种视觉艺术的绘制风格,也用于发展新的绘制风格。比如模拟中国画、水彩、素描、油画、版画等艺术风格。NPR也可以把三维场景渲染出丰富的、特别的新视觉效果,使它具备创新的功能。NPR渲染以强烈的艺术形式应用在动画、游戏等娱乐领域中,也出现在工程、工业设计图纸中。广阔的应用领域,不仅是由于它的艺术表现形式丰富多样,还在于计算机能够辅助完成原本工作量大、难度高的创作工作。 目前,基于三维软件的NPR渲染器相当多,如FinalToon, Il-lustrator, Pencil等,同时还可以借用程序贴图来创建NPR的材质,协助生成手绘风格的图像效果;另外,像Mental Ray,Reyes,Brazil等外挂渲染器都是NPR渲染的解决方案

引用自【百度百科】

API

OpenCV给我们提供了四种非真实渲染的使用场景:边缘保留滤波、细节增强、素描铅笔画、风格化。

边缘保留滤波

public static void edgePreservingFilter(Mat src, Mat dst, int flags, float sigma_s, float sigma_r)
public static final int
        RECURS_FILTER = 1,
        NORMCONV_FILTER = 2;

细节增强

public static void detailEnhance(Mat src, Mat dst, float sigma_s, float sigma_r)

素描铅笔画

public static void pencilSketch(Mat src, Mat dst1, Mat dst2, float sigma_s, float sigma_r, float shade_factor)

风格化

public static void stylization(Mat src, Mat dst, float sigma_s, float sigma_r) 

关于sigma_s和sigma_r:

sigma_s,即Sigma_Spatial,决定平滑量。sigma_r,即Sigma_Range,决定平均值。

典型的平滑滤波器将像素值替换为其相邻像素的加权和。 邻域越大,过滤后的图像看起来越平滑。 邻域的大小与参数sigma_s成正比。但是在边缘保留滤波器里,有两个关键点:1)平滑图片;2)不平滑边缘/颜色边界。换句话说,我们就无法简单地将像素值替换成邻域像素的加权和。而是在邻域内选取和当前像素值相近的像素然后求取平均值,然后替换当前像素值的方式来避免上述问题。所以就需要两个参数来明确范围和颜色相似程度。

操作

/**
 * 非真实渲染
 *
 * @author yidong
 * @date 11/30/20
 */
class NonPhotoRealisticRenderingActivity : AppCompatActivity() {

    private lateinit var mRgb: Mat
    private val mBinding: ActivityNonPhotorealisticRenderingBinding by lazy {
        ActivityNonPhotorealisticRenderingBinding.inflate(layoutInflater)
    }

    private var sigmaR = 10f
        set(value) {
            field = when {
                value > 200f -> {
                    200f
                }
                value < 0f -> {
                    200f
                }
                else -> {
                    value
                }
            }
            mBinding.tvSigmaR.text = sigmaR.toInt().toString(10)
        }
    private var sigmaS = 0.1f
        set(value) {
            field = when {
                value > 1.0f -> {
                    1.0f
                }
                value < 0f -> {
                    0f
                }
                else -> {
                    value
                }
            }
            mBinding.tvSigmaS.text = String.format("%.1f", sigmaS)
        }

    override fun onCreate(savedInstanceState: Bundle?) {
        super.onCreate(savedInstanceState)
        setContentView(mBinding.root)

        mRgb = Mat()
        val bgr = Utils.loadResource(this, R.drawable.cow)
        Imgproc.cvtColor(bgr, mRgb, Imgproc.COLOR_BGR2RGB)
        mBinding.ivLena.showMat(mRgb)
    }


    private fun doEdgePreservingFilter(flag: Int) {
        val dst = Mat()
        mBinding.isLoading = true
        GlobalScope.launch(Dispatchers.IO) {
            Photo.edgePreservingFilter(mRgb, dst, flag, sigmaR, sigmaS)
            launch(Dispatchers.Main) {
                mBinding.isLoading = false
                mBinding.ivResult.showMat(dst)
            }
        }
    }

    private fun doDetailEnhance() {
        val dst = Mat()
        mBinding.isLoading = true
        GlobalScope.launch(Dispatchers.IO) {
            Photo.detailEnhance(mRgb, dst, sigmaR, sigmaS)
            launch(Dispatchers.Main) {
                mBinding.isLoading = false
                mBinding.ivResult.showMat(dst)
            }
        }
    }


    private fun doPencilSketch() {
        val dst1 = Mat()
        val dst2 = Mat()
        mBinding.isLoading = true
        GlobalScope.launch(Dispatchers.IO) {
            Photo.pencilSketch(mRgb, dst1, dst2, sigmaR, sigmaS, 0.03f)
            launch(Dispatchers.Main) {
                mBinding.isLoading = false
                mBinding.ivResult.showMat(dst2)
            }
        }
    }

    private fun doStylization() {
        val dst = Mat()
        mBinding.isLoading = true
        GlobalScope.launch(Dispatchers.IO) {
            Photo.stylization(mRgb, dst, sigmaR, sigmaS)
            launch(Dispatchers.Main) {
                mBinding.isLoading = false
                mBinding.ivResult.showMat(dst)
            }
        }
    }

    override fun onCreateOptionsMenu(menu: Menu?): Boolean {
        menuInflater.inflate(R.menu.menu_non_photorealistic_rendering, menu)
        return true
    }

    override fun onOptionsItemSelected(item: MenuItem): Boolean {
        title = item.title
        when (item.itemId) {
            R.id.photo_edge_preserving_normconv_filter
            -> {
                doEdgePreservingFilter(Photo.NORMCONV_FILTER)
            }
            R.id.photo_edge_preserving_recurs_filter
            -> {
                doEdgePreservingFilter(Photo.RECURS_FILTER)
            }
            R.id.photo_detail_enhance
            -> {
                doDetailEnhance()
            }
            R.id.photo_pencil_sketch
            -> {
                doPencilSketch()
            }
            R.id.photo_stylization
            -> {
                doStylization()
            }
        }
        return true
    }

    fun incSigmaR(view: View) {
        this.sigmaR = this.sigmaR.plus(1.0f)
        if (this.sigmaR > 200.0f) {
            this.sigmaR = 200f
        }
    }

    fun decSigmaR(view: View) {
        this.sigmaR = this.sigmaR.minus(1.0f)
        if (this.sigmaR < 0f) {
            this.sigmaR = 0f
        }
    }

    fun incSigmaS(view: View) {
        this.sigmaS = this.sigmaS.plus(.1f)
        if (this.sigmaS > 1.0f) {
            this.sigmaS = 1f
        }
    }

    fun decSigmaS(view: View) {
        this.sigmaS = this.sigmaS.minus(.1f)
        if (this.sigmaS < 0f) {
            this.sigmaS = 0f
        }
    }
}

效果

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