Python如何实现PS滤镜功能之波浪特效

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使用Python实现PS滤镜的波浪特效

import numpy as np from skimage import img_as_float import matplotlib.pyplot as plt from skimage import io import numpy.matlib import math file_name2='D:/Visual Effects/PS Algorithm/4.jpg' img=io.imread(file_name2) img = img_as_float(img) row, col, channel = img.shape img_out = img * 1.0 alpha = 70.0 beta = 30.0 degree = 20.0 center_x = (col-1)/2.0 center_y = (row-1)/2.0 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 = center_y - y_mask x = degree * np.sin(2 * math.pi * yy_dif / alpha) + xx_dif y = degree * np.cos(2 * math.pi * xx_dif / beta) + yy_dif x_new = x + center_x y_new = center_y - y  int_x = np.floor (x_new) int_x = int_x.astype(int) int_y = np.floor (y_new) int_y = int_y.astype(int) for ii in range(row):   for jj in range (col):     new_xx = int_x [ii, jj]     new_yy = int_y [ii, jj]     if x_new [ii, jj] < 0 or x_new [ii, jj] > col -1 :       continue     if y_new [ii, jj] < 0 or y_new [ii, jj] > row -1 :       continue     img_out[ii, jj, :] = img[new_yy, new_xx, :] plt.figure (1) plt.title('www.jb51.net') plt.imshow (img) plt.axis('off') plt.figure (2) plt.title('www.jb51.net') plt.imshow (img_out) plt.axis('off') plt.show()

附录：PS 滤镜——波浪 wave

%%% Wave %%% 波浪效果 clc; clear all; close all; addpath('E:\PhotoShop Algortihm\Image Processing\PS Algorithm'); I=imread('4.jpg'); Image=double(I); % Image=0.2989 * I(:,:,1) + 0.5870 * I(:,:,2) + 0.1140 * I(:,:,3); [row, col,channel]=size(Image); R=floor(max(row, col)/2); Image_new=Image; Degree=30;  % 控制扭曲的程度 Center_X=(col+1)/2; Center_Y=(row+1)/2; for i=1:row   for j=1:col     x0=j-Center_X;     y0=Center_Y-i;     x=Degree*sin(2*pi*y0/128)+x0;     y=Degree*cos(2*pi*x0/128)+y0;     x=x+col/2;     y=row/2-y;     if(x>1 && x<col && y<row && y>1)       x1=floor(x);       y1=floor(y);       p=x-x1;       q=y-y1;        Image_new(i,j,:)=(1-p)*(1-q)*Image(y1,x1,:)+p*(1-q)*Image(y1,x1+1,:)...               +q*(1-p)*Image(y1+1,x1,:)+p*q*Image(y1+1,x1+1,:);     end   end end figure, imshow(Image_new/255);

本例Python运行效果：

原图

效果图

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