python实现半色调技术图像转换
半色调技术
半色调技术是一种将灰度图像转换为黑白图像的技术。它是通过将灰度图像的像素值映射到黑白像素值上来实现的。
比如说，在一块只能显示纯黑或纯白的屏幕上，如何将一张灰度图显示出灰度的效果，这时就可以用半色调技术实现。
如下，左边是一张灰度图，中间是使用半色调技术转换后输出的图像，右边是输出图像的局部放大
| 初始灰度图 | 半色调转换后的输出图像 | 输出图像局部放大(使用win10自带【画图】软件打开放大) |
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原理
基本原理
我们都知道，一个像素点有0~255共256种灰度值，值越大图像越“白”，反之越“黑”。
对于一些屏幕，只能显示0或1（用1表示255）两种灰度值，也就是只能显示纯黑或纯白，这怎么办？
半色调技术实际是把一个像素点用一个矩阵块来表示，如果像素值比较大（越白），那么矩阵快白色部分就越多，如图所示：
这个矩阵就是bayer矩阵，矩阵边长可以选择1，2，4，8，16，上图矩阵边长是2
如果是16，那么就可以表示16*16=256种灰度值了
如上图所示，对于边长为2的bayer矩阵，假如只有4种颜色值（0，1，2，3），如果像素值比0大，那么就把bayer矩阵的位置0设置为白色；如果比1大，就把位置0和1都设置为白色……
但实际上，灰度值有256种，因此bayer矩阵需要乘以(256/(2*2))，如下
如果像素值比128大，那么0，64，128这3个位置都设置为白色
可以看出，假设输入图像边长为a，bayer矩阵边长为k，则输出图像的边长为a*k，即是输入图像的k倍
bayer矩阵生成
注意：整数*矩阵即矩阵的数乘运算，相当于矩阵每个元素都乘以一个整数
根据这个公式，可以写出一个代码：
def getStandardMat(k):'''函数作用：获取bayer矩阵return：是否生成成功，成功的话同时返回numpy类型的矩阵k: 是bayer矩阵的阶数，取值一般为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
测试一下：
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实践操作
该程序实现读取一张RGB图片，转为灰度图后再采用变色调技术转换图片
使用该程序只需要修改输入图片路径以及输出图片路径即可
# 该文件实现半色调技术的代码import cv2
import numpy as npdef getBayerMat(k):'''函数作用：获取bayer矩阵return：是否生成成功，成功的话同时返回numpy类型的矩阵k: 是bayer矩阵的阶数，取值一般为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矩阵大小f：由于转换后图像尺寸会变大k倍，f表示是否先缩小k倍useGray：传入的img是否为灰度图'''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"矩阵阶数k={k}非2的倍数")returnbayers *= (256//(k*k))h, w = img.shapenewImg = np.zeros((k*h, k*w), dtype='uint8')# 遍历图像每个像素点for i in range(0, h, 1):for j in range(0, w, 1):# 对于每个像素点，遍历bayer矩阵，判断是否该把矩阵中某一位置设置为纯白(255)或纯黑(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) # 读取图片并转为灰度图nimg = convertImg(img, k=4, f=False, useGray=True)cv2.imwrite("../out/b2.png", nimg) # 输出转换后的图片使用pyqt5做一个GUI操作界面
▶代码下载
需要安装的库
PyQt5 5.15.0
opencv-python 4.3.0.36
numpy 1.19.0
使用方法：
运行src/main.py文件即可
> python main.py
