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如何用OpenCV-Python圖形圖像處理制作出雪花飄落特效詳解

新機(jī)器視覺 ? 來源:CSDN技術(shù)社區(qū) ? 作者:LaoYuanPython ? 2021-04-14 14:03 ? 次閱讀

效果展示

首先看一下目標(biāo)效果:

素材準(zhǔn)備 & 思路分析

本次雪花來源于如下圖片

背景可以是任意圖片,下面是老猿在網(wǎng)上找到的一張珠峰圖像

珠峰背景的天空飄落著紛紛揚(yáng)揚(yáng)的雪花,意境不錯(cuò)吧?

實(shí)現(xiàn)思路

要實(shí)現(xiàn)雪花飄落,單張圖片的單次顯示肯定不夠,需要不停循環(huán)顯示圖片,并且在每次圖片顯示時(shí),生成新的雪花并更新圖片中已有雪花的位置,這就需要將圖片中每個(gè)雪花的位置精確管理。

自然界的雪花大小是不同的,因此為了提升逼真效果,還需要使得雪花大小在一定范圍內(nèi)隨機(jī)變化和旋轉(zhuǎn)。

不停產(chǎn)生大小不同的雪花,如果每次產(chǎn)生雪花都對(duì)雪花進(jìn)行變換其實(shí)浪費(fèi)了系統(tǒng)的資源,因此為了提升處理性能,只在程序開始初始化時(shí)一次批量生產(chǎn)各種不同大小、不同旋轉(zhuǎn)角度的各種雪花,后續(xù)程序生成雪花時(shí),直接從批量生成的雪花中取一個(gè)作為要生成的雪花,而不用每次從基本的雪花圖像開始進(jìn)行變換。

關(guān)鍵實(shí)現(xiàn)代碼

1、生成各種雪花形狀

def initSnowShapes(): “”“ 從文件中讀入雪花圖片,并進(jìn)行不同尺度的縮小和不同角度的旋轉(zhuǎn)從而生成不同的雪花形狀,這些雪花形狀保存到全局列表中snowShapesList ”“” global snowShapesList imgSnow = readImgFile(r‘f:picsnow.jpg’) imgSnow = cv2.resize(imgSnow, None, fx=0.2, fy=0.2) #圖片文件中的雪花比較大,需要縮小才能象自然的雪花形象 minFactor,maxFactor = 50,100 #雪花大小在imgSnow的0.5-1倍之間變化

for factor in range(minFactor,maxFactor,5): #每次增加5%大小 f = factor*0.01 imgSnowSize = cv2.resize(imgSnow, None, fx=f, fy=f) for ange in range(0,360,5):#雪花0-360之間旋轉(zhuǎn) imgRotate = rotationImg(imgSnowSize,ange) snowShapesList.append(imgRotate)

2、產(chǎn)生一排雪花

def generateOneRowSnows(width,count): “”“ 產(chǎn)生一排雪花對(duì)象,每個(gè)雪花隨機(jī)從snowShapesList取一個(gè)、橫坐標(biāo)位置隨機(jī)、縱坐標(biāo)初始為0 :param width: 背景圖像寬度 :param count: 希望的雪花數(shù) 一個(gè)包含產(chǎn)生的多個(gè)雪花對(duì)象信息的列表,每個(gè)列表的元素代表一個(gè)雪花對(duì)象,雪花對(duì)象包含三個(gè)信息,在snowShapesList的索引號(hào)、初始x坐標(biāo)、初始y坐標(biāo)(才生成固定為0) ”“” global snowShapesList line = [] picCount = len(snowShapesList) for loop in range(count): imgId = random.randint(0,picCount-1) xPos = random.randint(0,width-1) line.append((imgId,xPos,0)) return line

3、將所有雪花對(duì)象融合到背景圖像

def putSnowObjectToImg(img): “”“ 將所有snowObjects中的雪花對(duì)象融合放到圖像img中,融合時(shí)y坐標(biāo)隨機(jī)下移一定高度,x坐標(biāo)左右隨機(jī)小范圍內(nèi)移動(dòng) ”“” global snowShapesList,snowObjects horizontalMaxDistance,verticalMaxDistance = 5,20 #水平方向左右漂移最大值和豎直方向下落最大值 snowObjectCount = len(snowObjects) rows,cols = img.shape[0:2] imgResult = np.array(img) for index in range(snowObjectCount-1,-1,-1): imgObj = snowObjects[index] #每個(gè)元素為(imgId,x,y) if imgObj[2]》rows: #如果雪花的起始縱坐標(biāo)已經(jīng)超出背景圖像的高度(即到達(dá)背景圖像底部),則該雪花對(duì)象需進(jìn)行失效處理 del(snowObjects[index]) else: imgSnow = snowShapesList[imgObj[0]] x,y = imgObj[1:] #取該雪花上次的位置 x = x+random.randint(-1*horizontalMaxDistance,horizontalMaxDistance) #橫坐標(biāo)隨機(jī)左右移動(dòng)一定范圍 y = y+random.randint(1,verticalMaxDistance) #縱坐標(biāo)隨機(jī)下落一定范圍 snowObjects[index] = (imgObj[0],x,y) #更新雪花對(duì)象信息 imgResult = addImgToLargeImg(imgSnow,imgResult,(x,y),180) #將所有雪花對(duì)象圖像按照其位置融合到背景圖像中 return imgResult #返回融合圖像

4、主函數(shù)

主函數(shù)讀入背景圖片,初始化雪花形狀列表,然后循環(huán)自頂部產(chǎn)生一排新的雪花,并將所有雪花對(duì)象動(dòng)態(tài)調(diào)整位置后融合到背景圖像,每200毫秒循環(huán)一次,直至按ESC退出。

def main(): global snowShapesList,snowObjects bg = readImgFile(r‘f:picQomolangma2.jpg’) initSnowShapes() rows,cols = bg.shape[:2] maxObjsPerRow = int(cols/100)

while(True): snowObjects += generateOneRowSnows(cols,random.randint(0,maxObjsPerRow)) result = putSnowObjectToImg(bg) cv2.imshow(‘result’,result) ch = cv2.waitKey(200) if ch==27:break

主程序完整代碼及雪花飄落效果

5.1、 主程序完整代碼

# -*- coding: utf-8 -*-import cv2,randomimport numpy as np

from opencvPublic import addImgToLargeImg,readImgFile,rotationImgsnowShapesList = [] #雪花形狀列表snowObjects=[] #圖片中要顯示的所有雪花對(duì)象

def initSnowShapes(): “”“ 從文件中讀入雪花圖片,并進(jìn)行不同尺度的縮小和不同角度的旋轉(zhuǎn)從而生成不同的雪花形狀,這些雪花形狀保存到全局列表中snowShapesList ”“” global snowShapesList imgSnow = readImgFile(r‘f:picsnow.jpg’) imgSnow = cv2.resize(imgSnow, None, fx=0.2, fy=0.2) #圖片文件中的雪花比較大,需要縮小才能象自然的雪花形象 minFactor,maxFactor = 50,100 #雪花大小在imgSnow的0.5-1倍之間變化

for factor in range(minFactor,maxFactor,5): #每次增加5%大小 f = factor*0.01 imgSnowSize = cv2.resize(imgSnow, None, fx=f, fy=f) for ange in range(0,360,5):#雪花0-360之間旋轉(zhuǎn),每次旋轉(zhuǎn)角度增加5° imgRotate = rotationImg(imgSnowSize,ange) snowShapesList.append(imgRotate)

def generateOneRowSnows(width,count): “”“ 產(chǎn)生一排雪花對(duì)象,每個(gè)雪花隨機(jī)從snowShapesList取一個(gè)、橫坐標(biāo)位置隨機(jī)、縱坐標(biāo)初始為0 :param width: 背景圖像寬度 :param count: 希望的雪花數(shù) 當(dāng)前行對(duì)應(yīng)的豎直坐標(biāo) 一個(gè)包含產(chǎn)生的多個(gè)雪花對(duì)象信息的列表,每個(gè)列表的元素代表一個(gè)雪花對(duì)象,雪花對(duì)象包含三個(gè)信息,在snowShapesList的索引號(hào)、初始x坐標(biāo)、初始y坐標(biāo)(才生成固定為0) ”“” global snowShapesList line = [] picCount = len(snowShapesList) for loop in range(count): imgId = random.randint(0,picCount-1) xPos = random.randint(0,width-1) line.append((imgId,xPos,0)) return line

def putSnowObjectToImg(img): “”“ 將所有snowObjects中的雪花對(duì)象融合放到圖像img中,融合時(shí)y坐標(biāo)隨機(jī)下移一定高度,x坐標(biāo)左右隨機(jī)小范圍內(nèi)移動(dòng) ”“” global snowShapesList,snowObjects horizontalMaxDistance,verticalMaxDistance = 5,20 #水平方向左右漂移最大值和豎直方向下落最大值 snowObjectCount = len(snowObjects) rows,cols = img.shape[0:2] imgResult = np.array(img) for index in range(snowObjectCount-1,-1,-1): imgObj = snowObjects[index] #每個(gè)元素為(imgId,x,y) if imgObj[2]》rows: #如果雪花的起始縱坐標(biāo)已經(jīng)超出背景圖像的高度(即到達(dá)背景圖像底部),則該雪花對(duì)象需進(jìn)行失效處理 del(snowObjects[index]) else: imgSnow = snowShapesList[imgObj[0]] x,y = imgObj[1:] #取該雪花上次的位置 x = x+random.randint(-1*horizontalMaxDistance,horizontalMaxDistance) #橫坐標(biāo)隨機(jī)左右移動(dòng)一定范圍 y = y+random.randint(1,verticalMaxDistance) #縱坐標(biāo)隨機(jī)下落一定范圍 snowObjects[index] = (imgObj[0],x,y) #更新雪花對(duì)象信息 imgResult = addImgToLargeImg(imgSnow,imgResult,(x,y),180) #將所有雪花對(duì)象圖像按照其位置融合到背景圖像中 return imgResult #返回融合圖像

def main(): global snowShapesList,snowObjects

initSnowShapes() bg = readImgFile(r‘f:picQomolangma2.jpg’) rows,cols = bg.shape[:2] maxObjsPerRow = int(cols/100)

while(True): snowObjects += generateOneRowSnows(cols,random.randint(0,maxObjsPerRow)) result = putSnowObjectToImg(bg) cv2.imshow(‘result’,result) ch = cv2.waitKey(200) if ch==27:break

main()

總結(jié)

本文介紹了通過OpenCV-Python以特定圖像為背景制作雪花飄落特效的實(shí)現(xiàn)思路、關(guān)鍵函數(shù)功能以及主程序的完整代碼。雪花飄落特效實(shí)際上屬于圖像融合的操作,只要掌握?qǐng)D像融合的基礎(chǔ)知識(shí)以及設(shè)計(jì)后實(shí)現(xiàn)思路,實(shí)現(xiàn)起來還是比較快的,效果也挺不錯(cuò)。結(jié)合上面代碼,大家還可以調(diào)整雪花的大小以及飄雪的密集程度。

以上實(shí)現(xiàn)過程需要注意:

1、雪花圖片一般會(huì)比圖片需要的效果大,怎么縮小到合適的大小需要多試一下,下面是才開始將原始圖片只縮寫一半之后的效果。

可以看到該效果就不太讓人滿意。

2、控制好雪花左右移動(dòng)以及下落的速度和幅度,太快、太慢以及幅度過大或過小都不太象在雪花飄落。
編輯:lyn

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原文標(biāo)題:OpenCV-Python圖形圖像處理:制作雪花飄落特效

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