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：原图【tú】
处【练：chù】理后
1. 动漫化极速赛车/北京赛车（pinyin：huà）风格的特点
要想搞(拼音：gǎo)清楚怎{zěn}么变成动漫化风格，首先就要明[读：míng]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(繁：緣)轮廓更突出；
（3）动漫的色彩开云体育更鲜艳（相对于普通的、未经PS的照片(pinyin：piàn)）；
放一张童年男神来感受一下【pinyin：xià】：
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(拼音：fēi)常突出。而色彩鲜艳这一点从本文开头《繁：頭》的两幅图对比就可以看出来。这些特{tè}征就是动漫风格的一般特征，也是我们要着重处理的三个部分。
2. 如何处理（lǐ）
（1）突出边（读：biān）缘线条
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，最常用的澳门威尼斯人就是各种算子—— Sobel， Canny， Laplace 等等。利用这些算子进行边缘检测的本质就【jiù】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。至于找到之后怎么突出？最简单的方法是从原图中减[繁体：減]去边缘位置处《繁：處》的像素，这样边缘就变成了黑色，形成“描边”的效果。
（2）弱化与(繁：與)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(pinyin：fēn)。要想去除高频成分，自然而然就要用到滤波（filtering）的方法。常用的滤波器有均值滤波【练：bō】器、高斯滤波{读：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[拼音：wèn]题——会弱化所有的（拼音：de）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生了突变，突变就意味着高gāo 频）。因此常用滤波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[繁：讓]双边滤波器（Bilateral filter）出场了。这种滤波器的特点是可以“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【练：de】边缘
为了搞明白双边滤波器为什么有这样的效果，首先来说[拼音：shuō]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开云体育到模板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，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《拼音：dù》权重，在高斯滤《繁体：濾》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【练：diǎn】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(gāi)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）让图像色彩更（拼音：gèng）鲜艳
所谓的[读：de]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(练：xiàng)色彩更鲜艳，就要提高{拼音：gāo}饱和度。
直观感受《拼音：shòu》一下：
原【练：yuán】图：
饱和度提(tí)升：
饱和度降低：
提升饱和度的方法就不【读：bù】具体讲了，有很多方法：图像插值法，或者转换到HSI色彩空间然后(繁：後)增强S（Saturation，饱和度）分量等等。
3. 总[拼音：zǒng]结
总体上，把照片变成动漫化风格{练：gé}分以下几步：
（1）保《p开云体育inyin：bǎo》边滤波（区域平滑）
（2）边缘检测，然后从原图中减(繁：減)去边缘像素，以突出显示边缘线条
（3）饱和度提[拼音：tí]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，会将区域内部的某些明暗光影等检测《繁体：測》出来[繁：來]，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话，就可以将区域内部的细节弱化乃至去【练：qù】除，在此基础上再进行边缘检测，效果就会好得多。
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