半色調(diào)技術(shù)

半色調(diào)技術(shù)是一種將灰度圖像轉(zhuǎn)換為黑白圖像的技術(shù)。它是通過(guò)將灰度圖像的像素值映射到黑白像素值上來(lái)實(shí)現(xiàn)的。

比如說(shuō)，在一塊只能顯示純黑或純白的屏幕上，如何將一張灰度圖顯示出灰度的效果，這時(shí)就可以用半色調(diào)技術(shù)實(shí)現(xiàn)。

如下，左邊是一張灰度圖，中間是使用半色調(diào)技術(shù)轉(zhuǎn)換后輸出的圖像，右邊是輸出圖像的局部放大

初始灰度圖	半色調(diào)轉(zhuǎn)換后的輸出圖像	輸出圖像局部放大(使用win10自帶【畫(huà)圖】軟件打開(kāi)放大)

原理

基本原理

我們都知道，一個(gè)像素點(diǎn)有0~255共256種灰度值，值越大圖像越“白”，反之越“黑”。

對(duì)于一些屏幕，只能顯示0或1（用1表示255）兩種灰度值，也就是只能顯示純黑或純白，這怎么辦？

半色調(diào)技術(shù)實(shí)際是把一個(gè)像素點(diǎn)用一個(gè)矩陣塊來(lái)表示，如果像素值比較大（越白），那么矩陣快白色部分就越多，如圖所示：

這個(gè)矩陣就是bayer矩陣，矩陣邊長(zhǎng)可以選擇1，2，4，8，16，上圖矩陣邊長(zhǎng)是2

如果是16，那么就可以表示16*16=256種灰度值了

如上圖所示，對(duì)于邊長(zhǎng)為2的bayer矩陣，假如只有4種顏色值（0，1，2，3），如果像素值比0大，那么就把bayer矩陣的位置0設(shè)置為白色；如果比1大，就把位置0和1都設(shè)置為白色……

但實(shí)際上，灰度值有256種，因此bayer矩陣需要乘以(256/(2*2))，如下

如果像素值比128大，那么0，64，128這3個(gè)位置都設(shè)置為白色

可以看出，假設(shè)輸入圖像邊長(zhǎng)為a，bayer矩陣邊長(zhǎng)為k，則輸出圖像的邊長(zhǎng)為a*k，即是輸入圖像的k倍

bayer矩陣生成

注意：整數(shù)*矩陣即矩陣的數(shù)乘運(yùn)算，相當(dāng)于矩陣每個(gè)元素都乘以一個(gè)整數(shù)

根據(jù)這個(gè)公式，可以寫(xiě)出一個(gè)代碼：

def getStandardMat(k):'''函數(shù)作用：獲取bayer矩陣return：是否生成成功，成功的話(huà)同時(shí)返回numpy類(lèi)型的矩陣k: 是bayer矩陣的階數(shù)，取值一般為1 2 4 8 16'''if k & (k-1) != 0:return False, Noneif k == 1:return True, [[0.5]]m = [[0, 2], [3, 1]]m = np.array(m)while(m.shape[0] != k):m1 = np.zeros((m.shape[0]*2, m.shape[1]*2))m1[:m.shape[0], :m.shape[1]] += 4*mm1[:m.shape[0], m.shape[1]:] += 4*m+2m1[m.shape[0]:, :m.shape[1]] += 4*m+3m1[m.shape[0]:, m.shape[1]:] += 4*m+1m = m1return True, m

測(cè)試一下：

實(shí)踐操作

該程序?qū)崿F(xiàn)讀取一張RGB圖片，轉(zhuǎn)為灰度圖后再采用變色調(diào)技術(shù)轉(zhuǎn)換圖片

使用該程序只需要修改輸入圖片路徑以及輸出圖片路徑即可

# 該文件實(shí)現(xiàn)半色調(diào)技術(shù)的代碼import cv2
import numpy as npdef getBayerMat(k):'''函數(shù)作用：獲取bayer矩陣return：是否生成成功，成功的話(huà)同時(shí)返回numpy類(lèi)型的矩陣k: 是bayer矩陣的階數(shù)，取值一般為1 2 4 8 16'''if k & (k-1) != 0:return False, Noneif k == 1:return True, np.array([[0.5]])m = [[0, 2], [3, 1]]m = np.array(m)while(m.shape[0] != k):m1 = np.zeros((m.shape[0]*2, m.shape[1]*2))m1[:m.shape[0], :m.shape[1]] += 4*mm1[:m.shape[0], m.shape[1]:] += 4*m+2m1[m.shape[0]:, :m.shape[1]] += 4*m+3m1[m.shape[0]:, m.shape[1]:] += 4*m+1m = m1return True, mdef convertImg(img, k=4, f=False, useGray=False):'''k：bayer矩陣大小f：由于轉(zhuǎn)換后圖像尺寸會(huì)變大k倍，f表示是否先縮小k倍useGray：傳入的img是否為灰度圖'''if not useGray:img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)if f:img = cv2.resize(img, dsize=None, fx=1/k, fy=1/k)ret, bayers = getBayerMat(k)if not ret:print(f"矩陣階數(shù)k={k}非2的倍數(shù)")returnbayers *= (256//(k*k))h, w = img.shapenewImg = np.zeros((k*h, k*w), dtype='uint8')# 遍歷圖像每個(gè)像素點(diǎn)for i in range(0, h, 1):for j in range(0, w, 1):# 對(duì)于每個(gè)像素點(diǎn)，遍歷bayer矩陣，判斷是否該把矩陣中某一位置設(shè)置為純白(255)或純黑(0)for p in range(k): for q in range(k):if img[i][j] > bayers[p][q]:newImg[k*(i)+p][k*(j)+q] = 255else:newImg[k*(i)+p][k*(j)+q] = 0return newImgif __name__ == '__main__':imgPath = r'D:\Users\xxx\Desktop\imgs\1-1.jpg'img = cv2.imread(imgPath, 0)  # 讀取圖片并轉(zhuǎn)為灰度圖nimg = convertImg(img, k=4, f=False, useGray=True)cv2.imwrite("../out/b2.png", nimg) # 輸出轉(zhuǎn)換后的圖片

使用pyqt5做一個(gè)GUI操作界面

?代碼下載

需要安裝的庫(kù)

PyQt5                             5.15.0
opencv-python                     4.3.0.36
numpy                             1.19.0

使用方法：

運(yùn)行src/main.py文件即可

> python main.py