非写実的レンダリング

詳細説明

参考リンク:

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

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

列挙型
enum	{   cv::RECURS_FILTER = 1 ,   cv::NORMCONV_FILTER = 2 }
	エッジ保存フィルタ。 続き...

関数
void	cv::detailEnhance (InputArray src, OutputArray dst, float sigma_s=10, float sigma_r=0.15f)
	このフィルタは特定の画像のディテールを強調する。
void	cv::edgePreservingFilter (InputArray src, OutputArray dst, int flags=1, float sigma_s=60, float sigma_r=0.4f)
	フィルタリングは画像・映像処理における基本的な操作である。エッジ保存平滑化フィルタは多くの異なるアプリケーションで使用される [102] 。
void	cv::pencilSketch (InputArray src, OutputArray dst1, OutputArray dst2, float sigma_s=60, float sigma_r=0.07f, float shade_factor=0.02f)
	鉛筆画風の非写実的な線画。
void	cv::stylization (InputArray src, OutputArray dst, float sigma_s=60, float sigma_r=0.45f)
	スタイライゼーション（画風変換）は、写実性にとらわれず多様な効果を持つデジタル画像を生成することを目的とする。エッジを考慮したフィルタは、コントラストの低い領域を抽象化しつつ、高コントラストの特徴を保持または強調できるため、スタイライゼーションに最適である。

列挙型詳解

anonymous enum

anonymous enum

#include <opencv2/photo.hpp>

エッジ保存フィルタ。

列挙値
RECURS_FILTER  Python: cv.RECURS_FILTER	再帰フィルタリング。
NORMCONV_FILTER  Python: cv.NORMCONV_FILTER	正規化畳み込みフィルタリング。

関数詳解

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>

このフィルタは特定の画像のディテールを強調する。

引数

src	入力の8ビット3チャンネルの画像。
dst	src と同じサイズ・型の出力画像。
sigma_s	範囲は 0 から 200 の間である。
sigma_r	範囲は 0 から 1 の間である。

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>

フィルタリングは画像・映像処理における基本的な操作である。エッジ保存平滑化フィルタは多くの異なる用途で使われる [102] 。

引数

src	入力の8ビット3チャンネルの画像。
dst	出力される 8 ビット 3 チャンネル画像。
flags	エッジ保存フィルタ: cv::RECURS_FILTER または cv::NORMCONV_FILTER
sigma_s	範囲は 0 から 200 の間である。
sigma_r	範囲は 0 から 1 の間である。

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>

鉛筆で描いたような非写実的な線画。

引数

src	入力の8ビット3チャンネルの画像。
dst1	出力される 8 ビット 1 チャンネル画像。
dst2	src と同じサイズ・型の出力画像。
sigma_s	範囲は 0 から 200 の間である。
sigma_r	範囲は 0 から 1 の間である。
shade_factor	範囲は 0 から 0.1 の間である。

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>

スタイライゼーションは、写実性にとらわれない多種多様な効果を持つデジタル画像を生成することを目的とする。エッジを意識したフィルタは、低コントラストの領域を抽象化しつつ高コントラストの特徴を保持または強調できるため、スタイライゼーションに最適である。

引数

src	入力の8ビット3チャンネルの画像。
dst	src と同じサイズ・型の出力画像。
sigma_s	範囲は 0 から 200 の間である。
sigma_r	範囲は 0 から 1 の間である。