负片效果

这篇教学会使用 OpenCV 调整和改变图像的颜色，实现图像的负片效果，再透过遮罩的方法，实现一半负片一半正常画面的效果。

快速导览：

• 什么是负片效果？
• 图像的负片效果
• 特定区域套用负片效果
• 更快更好的负片效果做法

因为程序中的 OpenCV 会需要使用镜头或 GPU，所以请使用本机环境 ( 参考：使用 Python 虚拟环境 ) 或使用 Anaconda Jupyter 进行实作 ( 参考：使用 Anaconda ) ，并安装 OpenCV 函数库 ( 参考：OpenCV 函数库 )。

什么是负片效果？

使用底片拍摄时，因为记录在底片上的的明暗与色调与原来景色相反，所以在底片上的图像称之为“负像” ( negative，相反的图像 )，而负片就是“记录负像的底片”，负片效果则是“模拟负片的视觉效果”。

图像的负片效果

因为负片的原理是“相反”，所以只要用 255 的数值，减去图片中每个像素的 RGB 颜色，就能够得到该像素的相反数值，下方的程序一开始运用 img.shape 取得图片尺寸，接着使用 for 循环，将每个像素的颜色变成相反的数值。

参考：取得图像信息、for 循环

import cv2
img = cv2.imread('mona.jpg')
rows = img.shape[0]     # 取得高度的總像素
cols = img.shape[1]     # 取得寬度的總像素

for row in range(rows):
    for col in range(cols):
        img[row, col, 0] = 255 - img[row, col, 0]   # 255 - 藍色
        img[row, col, 1] = 255 - img[row, col, 1]   # 255 - 綠色
        img[row, col, 2] = 255 - img[row, col, 2]   # 255 - 紅色

cv2.imshow('oxxostudio', img)
cv2.waitKey(0)          # 按下任意鍵停止
cv2.destroyAllWindows()

特定区域套用负片效果

延伸上方的程序码，改变 for 循环里的 rows 为一半的数值 int(rowss/2)，就能做到上半部为负片效果的图像。

import cv2
img = cv2.imread('mona.jpg')
rows = img.shape[0]
cols = img.shape[1]

for row in range(int(rows/2)):  # 只取 rows 的一半 ( 使用 int 取整數 )
    for col in range(cols):
        img[row, col, 0] = 255 - img[row, col, 0]
        img[row, col, 1] = 255 - img[row, col, 1]
        img[row, col, 2] = 255 - img[row, col, 2]

cv2.imshow('oxxostudio', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

更快更好的负片效果做法

因为 OpenCV 打开的图像是 Numpy 数组，所以可以直接使用 NumPy 数组广播的方式，一次套用“255-n”的公式到数组中所有的元素，下方的程序码只使用了一行 255-img，就能做到循环所产生的负片效果。

import cv2
img = cv2.imread('mona.jpg')

img = 255-img # 使用 255 減去陣列中所有數值

cv2.imshow('oxxostudio', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

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