怎样把自己的照片编辑成动漫图片？效果对比：原图处理后1. 动漫化风格的特点要想搞清楚怎么变成动漫化风格，首先就要明白动漫和普通照片的区别。主要的区别有三点：（1）动漫中的细节相对少；（2）动漫中的边缘轮廓更突出；（3）动漫的色彩更鲜艳（相对于普通的、未经PS的照片）；放一张童年男神来感受一下：比如头发、衣服的褶皱等等，这些细节都被弱化；另外边缘的线条非常突出
怎样把自己的照片编辑成动漫图片？
效果对比：原（读：yuán）图
亚博体育处【练：chù】理后
1澳门银河. 动漫化风格的特点[繁体：點]
要想搞清楚怎么变成动漫化风格，首先就要明白动漫和普通照片的区《繁体：區》别。主要的区别（读：bié）有三点：（1）动漫中的细节相（xiāng）对少；
（2）动漫中{读：zhōng}的边缘轮廓更突出；
（3）动漫的色彩更鲜艳（相对于普通的de 、未经PS的照片）；
放(澳门银河读：fàng)一张童年男神来感受一下：
比如头发、衣服的褶皱等等，这些细节都被弱化；另外边缘的线条非常突出。而色彩鲜艳这一点从本文开头的两幅图对比就可以看出来。这些特征就是动漫风《繁：風》格的一般特征，也[练：yě]是我们要着重处理的三个部分。
2. 如何hé 处理
（1）突出边缘线条(繁体：條)
要想突出边缘，自然首先要找到边缘。有很多成熟的边缘检测算法，最常用的就是各种算子—— Sobel， Canny， Laplace 等等。利用这些算子进行边缘检测的（de）本质就是将算子与图像进行空间二维卷积。具体的实现这里不再赘述，因为MATLAB中（读：zhōng）的edge函数可以很方便的实现边缘检测，用的就是这个原理
至于找到之zhī 后怎么突出？最简单的方法是从原图中减去边缘位置处的（de）像素，这样边缘就变成了黑色，形成“描边”的效【拼音：xiào】果。
（2）弱化(练：huà)与去除细节
所谓“细节”，从图像处理的角度看来就是图像中的高频成分。要想去除高频成分，自然而然就要用yòng 到滤波（filtering）的方法。常用的滤波器有均值滤波器、高斯滤波(拼音：bō)器、中值滤波器等。但是，这些常用滤波器都有一个共同的问题——会弱化所有的高频信息
而很不幸的是，图像中的边缘也属于高频信息（因为边缘意味着图像在这里产[繁体：產]生了突变，突变就意味wèi 着高频）。因此常用滤波[练：bō]器会将我们本应突出的边缘一起弱化模糊。
这种情况下就要让双边滤波器（Bilateral filter）出场了。这种滤波器【拼音：qì】的特点是可kě 以“保边滤波”（或者叫“区域平滑”，Region smoothing）。顾名思义，就是可以只模糊区域内部而保留清晰的边缘。为了搞明白双边滤波器[pinyin：qì]为什么有这样的效果，首先来说一下高斯滤波器
高斯滤波器，或者说高斯滤波模板，其中的各个点的值仅与该点到模板《繁体：闆》中心点的空间距离有关，而并没有考虑各个点与中心点的相似度（即像素值的{pinyin：de}接近程度），这样就导致无论是变化不大的区域内部点，还是突变的边缘点，只要和中心的距离相同{练：tóng}，那就同等对待。
而双边滤波器就是在高斯滤波器基础上加上了相似度权重，在高斯滤波模板的每个点上再乘以一个与中心点的相似度系数（即“相似度权重”），从而将边缘与内部区分处理。相似度权重计算方法和高斯滤波模板中各点值（可以称为“高斯权重”）的计算方法相同，只不过高斯权重是将该点到中心的距离代入高斯函数计算，而相似度权重是将该点与中心的像素相似度（比如该点像素值与中心像素值的欧氏距离，或者直接求二者的差值）代入高斯函数计算得到。
（3）让《繁：讓》图像色彩更鲜艳
所谓的色彩鲜艳，其实就是高饱和度。颜色的饱和度高，就显得鲜艳；饱和度低，就显得灰暗。所以，要让图像色彩更鲜艳，就要【pinyin：yào】提【练：tí】高饱和度。
直观【pinyin：guān】感受一下：
原（读：yuán）图：
饱《繁体澳门银河：飽》和度提升：
饱和度(练：dù)降低：
提升饱和度的方法就不具体幸运飞艇讲了，有很多方法：图像插值法，或者转换（繁：換）到HSI色彩空间然后增强S（Saturation，饱和度）分量等等。
3. 总《繁体：總》结
总体上，把[pinyin：bǎ]照片变成动漫化风格分以下几步：
（1）保边{pinyin：biān}滤波（区域平滑）
（2）边缘检测，然后从原图中减去边缘像素，以突出显示边缘线条《繁体：條》
（3）饱和{pinyin：hé}度提升
其中（3）饱和度提升放在哪一步进行都可以，但是（1）和（2）最好按上述顺序进行，因为如果先进行边缘检测的话，会{pinyin：huì}将区域内部的某些明暗光影等检测出来，而这些是我们不希望过分突出的部分；而先进行保边滤波的(pinyin：de)话，就可以将区域内部的细节弱化乃至去除，在此基础上再进行边缘检测，效果就会好得多。
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