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本文实例讲述了Python实现PS滤镜的万花筒效果。分享给大家供大家参考,具体如下:
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图像的效果可以参考附录说明。具体Python代码如下:
import matplotlib.pyplot as plt from skimage import io from skimage import img_as_float import numpy as np import numpy.matlib import math file_name='D:/Visual Effects/PS Algorithm/4.jpg'; img=io.imread(file_name) img = img_as_float(img) row, col, channel = img.shape # set the parameters radius = 100.0 angle = math.pi/3 angle2 = math.pi/4 sides = 10.0 # set the center of the circle, proportion of the image size centerX = 0.5 centerY = 0.5 iWidth=col iHeight=row center_x=iWidth*centerX center_y=iHeight*centerY 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 = y_mask - center_y r = np.sqrt(xx_dif * xx_dif + yy_dif * yy_dif) theta = np.arctan2(yy_dif, xx_dif+0.0001) - angle - angle2 temp_theta=theta/math.pi*sides*0.5 temp_r = np.mod(temp_theta, 1.0) mask_1 = temp_r < 0.5 theta = temp_r * 2 * mask_1 + (1-temp_r) * 2 * (1 - mask_1) radius_c=radius/np.cos(theta) temp_r = np.mod (r/radius_c, 1.0) mask_1 = temp_r < 0.5 r = radius_c * (temp_r * 2 * mask_1 + (1-temp_r) * 2 * (1 - mask_1)) theta = theta + angle x1_mask = r * np.cos(theta) + center_x y1_mask = r * np.sin(theta) + center_y mask = x1_mask < 0 x1_mask = x1_mask * (1 - mask) mask = x1_mask > (col - 1) x1_mask = x1_mask * (1 - mask) + (x1_mask * 0 + col -2) * mask mask = y1_mask < 0 y1_mask = y1_mask * (1 - mask) mask = y1_mask > (row -1) y1_mask = y1_mask * (1 - mask) + (y1_mask * 0 + row -2) * mask img_out = img * 1.0 int_x = np.floor (x1_mask) int_x = int_x.astype(int) int_y = np.floor (y1_mask) int_y = int_y.astype(int) p_mask = x1_mask - int_x q_mask = y1_mask - int_y img_out = img * 1.0 for ii in range(row): for jj in range (col): new_xx = int_x [ii, jj] new_yy = int_y [ii, jj] # p = p_mask[ii, jj] # q = q_mask[ii, jj] img_out[ii, jj, :] = img[new_yy, new_xx, :] plt.figure (1) plt.imshow (img) plt.axis('off') plt.figure (2) plt.imshow (img_out) plt.axis('off') plt.show()
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