Python实现PS滤镜功能之波浪特效示例
本文介绍如何使用Python结合skimage库实现Photoshop中的波浪滤镜特效。通过定义振幅、波长等参数,利用正弦和余弦函数计算像素坐标偏移,实现图像的波浪扭曲效果。文中提供完整Python代码及运行效果对比,帮助开发者掌握图像几何变换技巧。
本文分享一个使用Python实现Photoshop波浪滤镜特效的实例,供读者参考学习。
下面展示如何使用Python代码实现PS中的波浪特效,具体视觉效果可参考文末附录说明。
import numpy as np
from skimage import img_as_float
import matplotlib.pyplot as plt
from skimage import io
import numpy.matlib
import math
file_name2='D:/Visual Effects/PS Algorithm/4.jpg'
img=io.imread(file_name2)
img = img_as_float(img)
row, col, channel = img.shape
img_out = img * 1.0
alpha = 70.0
beta = 30.0
degree = 20.0
center_x = (col-1)/2.0
center_y = (row-1)/2.0
xx = np.arange(col)
yy = np.arange(row)
x_mask = numpy.matlib.repmat (xx, row, 1)
y_mask = numpy.matlib.repmat (yy, col, 1)
y_mask = np.transpose(y_mask)
xx_dif = x_mask - center_x
yy_dif = center_y - y_mask
x = degree * np.sin(2 * math.pi * yy_dif / alpha) + xx_dif
y = degree * np.cos(2 * math.pi * xx_dif / beta) + yy_dif
x_new = x + center_x
y_new = center_y - y
int_x = np.floor (x_new)
int_x = int_x.astype(int)
int_y = np.floor (y_new)
int_y = int_y.astype(int)
for ii in range(row):
for jj in range (col):
new_xx = int_x [ii, jj]
new_yy = int_y [ii, jj]
if x_new [ii, jj] < 0 or x_new [ii, jj] > col -1 :
continue
if y_new [ii, jj] < 0 or y_new [ii, jj] > row -1 :
continue
img_out[ii, jj, :] = img[new_yy, new_xx, :]
plt.figure (1)
plt.title('www.jb51.net')
plt.imshow (img)
plt.axis('off')
plt.figure (2)
plt.title('www.jb51.net')
plt.imshow (img_out)
plt.axis('off')
plt.show()
附录:PS滤镜——波浪(wave)效果解析
%%% Wave
%%% 波浪效果
clc;
clear all;
close all;
addpath('E:\PhotoShop Algortihm\Image Processing\PS Algorithm');
I=imread('4.jpg');
Image=double(I);
% Image=0.2989 * I(:,:,1) + 0.5870 * I(:,:,2) + 0.1140 * I(:,:,3);
[row, col,channel]=size(Image);
R=floor(max(row, col)/2);
Image_new=Image;
Degree=30; % 控制扭曲的程度
Center_X=(col+1)/2;
Center_Y=(row+1)/2;
for i=1:row
for j=1:col
x0=j-Center_X;
y0=Center_Y-i;
x=Degree*sin(2*pi*y0/128)+x0;
y=Degree*cos(2*pi*x0/128)+y0;
x=x+col/2;
y=row/2-y;
if(x>1 && x<col && y<row && y>1)
x1=floor(x);
y1=floor(y);
p=x-x1;
q=y-y1;
Image_new(i,j,:)=(1-p)*(1-q)*Image(y1,x1,:)+p*(1-q)*Image(y1,x1+1,:)...
+q*(1-p)*Image(y1+1,x1,:)+p*q*Image(y1+1,x1+1,:);
end
end
end
figure, imshow(Image_new/255);
本例Python代码的运行效果如下所示:
原始图片

处理后效果图

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希望本文提供的代码和说明能对您的Python编程实践有所帮助。
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