图片动漫风格化

opencv实现图片的风格化，针对任务效果不好，针对风景不错

#include   
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#include 

using namespace cv;
using namespace std;
void find_move_people（）;
IplImage *srcImage *cannyImage;
char *grayWindow *cannyWindow;
void canny（）;
void changeSImage（Mat &image IplImage &outImg float sRadio）;
IplImage* catHSImage（CvMat* HSI_H CvMat* HSI_S CvMat* HSI_I）;
IplImage* HSI2RGBImage（CvMat* HSI_H CvMat* HSI_S CvMat* HSI_I）;
void pasteEdge（Mat &image Mat &outImg IplImage cannyImage）;
void on_trackbar（int threshold）
{
	// 灰度图，canny输出图，低阈值，高阈值，灰度梯度的算子内核大小
	cvCanny（srcImage cannyImage threshold threshold * 3 3）;
	cvShowImage（cannyWindow cannyImage）;
}
int main（void）
{
	char *img = “data//3.jpg“;
	Mat image = imread（img）;

	//canny边缘检测
	srcImage = cvLoadImage（img CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE）;
	cannyImage = cvCreateImage（cvGetSize（srcImage） IPL_DEPTH_8U 1）;
	int threshold = 70;
	cvCanny（srcImage cannyImage threshold threshold * 3 3）;

	cvShowImage（“边缘“ cannyImage）;
	Mat pasteEdgeMat;
	pasteEdge（image pasteEdgeMat *cannyImage）;
	// 显示将边缘贴在原图上
	imshow（“canny贴图“ pasteEdgeMat）;

	// 双边滤波
	Mat binateMat;
	bilateralFilter（pasteEdgeMat binateMat 10 50 50 BORDER_DEFAULT）;
	//不贴边缘直接双边滤波
	//bilateralFilter（image binateMat 10 50 50 BORDER_DEFAULT）;
	imshow（“原图“ image）;
	imshow（“双边滤波“ binateMat）;

	//增强图像的颜色饱和度
	IplImage outImg;
	changeSImage（binateMat outImg 5）;
	cvShowImage（“hsi2“ &outImg）;
	waitKey（0）;
}

// 将边缘检测后的图 cannyImage 边以黑色的形式贴在 image上。
void pasteEdge（Mat &image Mat &outImg IplImage cannyImage）
{
	Mat cannyMat;
	cannyMat = cvarrToMat（&cannyImage）;
	//颜色反转
	cannyMat = cannyMat < 100;
	image.copyTo（outImg cannyMat）;


}

// 将image 像素转化到 HSI 空间，并调整S 即颜色的饱和度，
void changeSImage（Mat &image IplImage &outImg float sRadio）
{
	int rows = image.rows;
	int cols = image.cols;
	// 三个HSI空间数据矩阵
	CvMat* HSI_H = cvCreateMat（rows cols CV_32FC1）;
	CvMat* HSI_S = cvCreateMat（rows cols CV_32FC1）;
	CvMat* HSI_I = cvCreateMat（rows cols CV_32FC1）;

	// 原始图像数据指针 HSI矩阵数据指针
	uchar* data;

	// rgb分量
	int img_r img_g img_b;
	int min_rgb;  // rgb分量中的最小值
	// HSI分量
	float fHue fSaturation fIntensity;
	int channels = image.channels（）;
	for （int i = 0; i < rows; i++）
	{
		for （int j = 0; j < cols; j++）
		{
			data = image.ptr（i）;
			data = data + j*channels;
			img_b = *data;
			data++;
			img_g = *data;
			data++;
			img_r = *data;

			// Intensity分量[0 1]
			fIntensity = （float）（（img_b + img_g + img_r） / 3） / 255;

			// 得到RGB分量中的最小值
			float fTemp = img_r < img_g ? img_r : img_g;
			min_rgb = fTemp < img_b ? fTemp : img_b;
			// Saturation分量[0 1]
			fSaturation = 1 - （float）（3 * min_rgb） / （img_r + img_g + img_b）;

			// 计算theta角
			float numerator = （img_r - img_g + img_r - img_b） / 2;
			float denominator = sqrt（
				pow（（img_r - img_g） 2） + （img_r - img_b）*（img_g - img_b））;

			// 计算Hue分量
			if （denominator != 0）
			{
		

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
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............此处省略18个文件信息