一、前言
今天介绍一个有趣的demo，结合之前图像空域滤波和边缘检测的知识，实现图像卡通化，通过实现的过程，可以发现几种图像边缘检测和差异和图像滤波的性质。
Demo来自《Mastering OpenCV with Practical ComputerVision Projects》（目前没见到中文版），可以在网上下载Ebook。
附Github地址：/MasteringOpenCV/code
二、图像卡通化实现原理解析
实现原理：
图像卡通化的过程，实际上是对图像的内容部分进行平滑处理，对边缘部分锐化处理，使得图像内容更加光滑、边缘更加突出。
步骤：
通过边缘检测滤波器获得灰度图像的边缘特征，阈值化后可得黑白素描图通过双边滤波器多次迭代获得柔化图像，使平滑区域更光滑将(1)中素描图作为掩膜叠加到(2)中柔化图像得卡通化图像
以上是图像卡通化的一般步骤，在实际过程中，我们还需要考虑以下问题：
Q：若原图含噪声，应该如何处理？
A：我们知道无论是一阶还是二阶微分算子，都对噪声敏感，在边缘检测之前，一定要先进行去噪处理，空域内图像平滑通常有五种方法：线性滤波（均值滤波、方框滤波和高斯滤波）、非线性滤波（中值滤波和双边滤波），在这里一般选择非线性滤波中的中值滤波，（1）中值滤波能够有效去除边缘孤立噪声点而不会平滑边缘特征，（2）中值滤波能够保持边缘的锐度，利于后面边缘检测。
Q：边缘检测滤波器如何选择？
A：常用的边缘检测算子有：一阶微分算子（Sobel、Scharr）、二阶微分算子（Canny、Laplace），关于这几种检测算子的使用，书籍原文给出了解释：
There are many different edge detection flters, such asSobel,Scharr,Laplacianfilters, orCanny-edgedetector. We will use a Laplacian edge flter since it produces edges that look most similar to hand sketches compared to Sobel or Scharr, and that are quite consistent compared to a Canny-edge detector, which produces very clean line drawings but is affected more by random noise in the camera frames and the line drawings therefore often change drastically between frames.
原文选择Laplacian算子，我的理解有以下两点：
（1）像Sobel等一阶微分算子，通过XY方向上的灰度梯度来估算边缘信息，并不能将图像边缘与背景信息区分开来，如Sobel算子提取的边缘通常过于“细致”而不符合主观视觉上的真实图像边缘，相较之下，Laplacian、Canny等二阶微分算子往往能得到更加合理的边缘，看起来也更有“素描”的感觉。
（2）Canny算子检测的边缘连续性更好，轮廓也更清晰，但是它容易受随机噪声影响，相较之下，Laplacian算子的噪声抑制效果要更好，而相机自然拍摄的图片多少含有随机噪声，所以选择Laplacian算子是最好的选择。
Q：为什么选择双边滤波器柔化图像？
A：（1）双边滤波器是一种非线性滤波方法，有效结合图像的空间邻近度和像素值相似度的优势，用它柔化图像的原因是（1）同时考虑了空间信息和灰度相似性，同时达到保边去噪的目的；（2）对局部信息的保持效果好。
Q：双边滤波的速度很慢，如何优化？
A：为了加速滤波过程，可以先缩小图像，再进行双边滤波，处理完成后，恢复原始尺寸，处理效果与直接原图滤波差不多，但是效率却提高了几倍。
三、实现卡通化图像源码
通过以上的分析过程，就可以写出代码，部分实现细节在代码中讲解：
#include<opencv2/opencv.hpp>using namespace cv;void cartoonify(Mat& src,Mat& dst, const char* typeName){Mat gray;cvtColor(src,gray,CV_RGB2GRAY);medianBlur(gray,gray,5); //去噪if(typeName == "Scharr"){Mat edge1=Mat(gray.size(),CV_8U);Mat edge2;Scharr(gray,edge1,CV_8U,1,0,1,0,BORDER_DEFAULT); //X方向差分运算 Scharr(gray,edge2,CV_8U,0,1,1,0,BORDER_DEFAULT); //Y方向差分运算 edge1 += edge2; //整体Scharredge1.copyTo(gray);}else if(typeName == "Canny"){Canny(gray,gray,80,160,3); }else{Laplacian(gray, gray, CV_8U, 5);}Mat mask(src.size(),CV_8U);threshold(gray,mask,120,255,THRESH_BINARY_INV);//medianBlur(mask,mask,3); imshow("mask",mask);//对原始图像双边滤波Size smallSzie(src.cols/2,src.rows/2);Mat s_src=Mat(smallSzie,src.type());resize(src,s_src,smallSzie,0,0,INTER_LINEAR);Mat tmp=Mat(smallSzie,CV_8UC3);int iterator=7;for(int i=0;i<iterator;i++){int ksize=9;double sigmaColor=9;double sigmaSpace=7;bilateralFilter(s_src,tmp,ksize,sigmaColor,sigmaSpace);bilateralFilter(tmp,s_src,ksize,sigmaColor,sigmaSpace);}Mat b_src;resize(s_src,b_src,src.size(),0,0,INTER_LINEAR);//掩膜叠加dst=Mat(src.size(),src.type(),Scalar::all(0)); //初始化//dst.setTo(0);b_src.copyTo(dst,mask);}int main(){Mat src=imread("C:/Users/Administrator/Desktop/beauty.jpg");if(!src.data){printf("Load failture...");return 0;}resize(src,src,Size(600,400),0,0,INTER_LINEAR);Mat dst;cartoonify(src,dst,"Canny");imshow("cartoonImg_Scharr",dst);waitKey(0);return 0;}
结果如下：
（1）使用Scharr边缘检测算子时：
（1）使用Canny边缘检测算子时：
（1）使用Lapcian边缘检测算子时：
整体来看Laplacian算子实现效果最好，Canny算子检测的边缘轮廓最清晰且连贯性好，但是视觉上边缘掩膜痕迹太重了（即素描轮廓过于清晰）。由于原图无噪声，所以从噪声方面考虑Canny算子实现的效果还是挺好的！
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