新的一年又要到来了，各个大的公司又在这年末为大家送上了新春的祝福，支付宝还是延续了这几年的传统，在年末为大家送上了集五福的活动，为了大家能更快更好的扫出来大大的“福”，今天就带领大家利用python做一个一“福”转“N”福的小demo。

先看效果图
首先，我们需要拿到一张大大的“福”字图片，然后，我们就可以对于这张图进行操作了。我们今天要实现的就是将一张“福”字转化为五种不同的风格技术面分析，现为大家呈上效果图。
新年福利之Python轻松集齐五福！

灰度图
首先为大家展示的是灰度图，灰度图就是将彩色的RGB三通道图像，转化为单通道的灰色像，RGB三个通道的颜色通过比例系数进行相加。程序如下所示。

def Gray_fu(self):
gray_img = cv2.cvtColor(self.ori_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
return gray_img
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轮廓图
接下来是轮廓图，轮廓图需要输入一张灰度图像，首先是对图像进行滤波处理，去除噪声，然后针对于灰色的图片中像素突然变化的点来检测边缘，什么是边缘突然变化呢，参考我们的灰度图，灰度图中，“福”字的边缘同背景颜色出现了巨大的差异，这种差异就是寻找边缘轮廓的依据，程序如下图所示。

def Canny_fn(self):
img = cv2.cvtColor(self.ori_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
img = cv2.GaussianBlur(img, (3, 3), 0)
canny_img = cv2.Canny(img, 50, 150)
return canny_img
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反色
对于反色，理解起来并不难，就是用255减去将原图中的每一个像素值，得到的就是我们的反色，程序如下：

def invert_fu(self):
img = 255 - self.ori_img
return img
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腐蚀图
对于腐蚀图，因为在我们选取的图像中，红色是背景，黑色才是福字，所以对红色进行膨胀也就是对黑色进行腐蚀。这也是 OpenCV 的内置功能。我们只需要调用opencv中的膨胀函数即可。

def dilate_fu(self):

img = cv2.cvtColor(self.ori_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5, 5))
img = cv2.dilate(self.ori_img, kernel, iterations=1)
print(img.shape)
return img

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福到家
最后是我们的“福到家”，我们只需要将福字进行旋转即可。

def rotate_fu(self):
img = cv2.rotate(self.ori_img, 1)
return img
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完整代码
import cv2

class Change_pic():

def __init__(self, img):
    self.ori_img = cv2.imread(img)

def Gray_fu(self):
    '''灰度图'''
    gray_img = cv2.cvtColor(self.ori_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    return gray_img

def Canny_fn(self):
    '''轮廓图'''
    img = cv2.cvtColor(self.ori_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    img = cv2.GaussianBlur(img, (3, 3), 0)
    canny_img = cv2.Canny(img, 50, 150)
    return canny_img

def invert_fu(self):
    '''反色tu'''
    img = 255 - self.ori_img
    return img

def dilate_fu(self):
    '''腐蚀图'''
    # img = cv2.cvtColor(self.ori_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5, 5))
    img = cv2.dilate(self.ori_img, kernel, iterations=1)
    print(img.shape)
    return img

def rotate_fu(self):
    '''福到家'''
    img = cv2.rotate(self.ori_img, 1)
    return img

来源：51CTO

作者：Gendan5

链接：https://blog.51cto.com/14513127/2467870

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