快過年了，各種互聯網產品都出來撒紅包。某寶一年一度的集五福（shua hou）活動更是成爲每年的必備活動。雖然到最後每人大概也就分個兩塊錢，但作爲一個全民話題，大多數人還是願意湊湊熱鬧。畢竟對於如今生活在大城市的人來說，集福領紅包和空蕩的地鐵車廂或許已是最大的“年味”了。
既然是湊熱鬧，怎麼能少得了我。前年過年發過一篇：《一行代碼掃出“敬業福”》，介紹的是 OCR 文字識別 的使用。今年再來對“福”字做文章，演示下如何 用 python 的圖像處理功能，把一幅“福”字圖片轉出 5 種不同的效果 ：
python 最圖像處理最常用的兩個模塊是 PIL 和 OpenCV ，這裏我們選擇 OpenCV。
讀取圖片及展示代碼：
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt
img = cv2.imread('fu.png')
# 轉換顏色模式，顯示原圖
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
plt.imshow(img)
plt.show()
因爲 OpenCV 和 matplotlib 的 顏色模式 不一樣，所以需要做一次轉換，如果是直接通過 cv2 展示和保存圖片則不需要。
上面的效果分別用到了以下功能：
1、灰度福
這裏沒有選擇直接將圖片轉出灰度圖，因爲這樣會導致福字不明顯。而是通過將 紅、綠、藍三通道分離 後，選擇色差最大的紅色通道。
r,g,b = cv2.split(img)
2、輪廓福
使用了 OpenCV 自帶的 圖像輪廓提取 功能。爲了更好的效果，這裏 對紅色通道進行二值化 後，再查找輪廓。
_, img_bin = cv2.threshold(r, 50, 255, cv2.THRESH_BINARY)
_, contours, _ = cv2.findContours(img_bin, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
img_cont = np.zeros(img_bin.shape, np.uint8)
cv2.drawContours(img_cont, contours, -1, 255, 3)
3、反色福
髮色的實現是將每個像素值 x 轉成 255-x。如果遍歷像素計算會比較慢，於是用了一個小技巧： 轉成 numpy 的 ndarray 再進行矩陣運算 。
img_i = np.asarray(img)
img_i = 255 - img_i
4、膨脹福
這裏其實是“ 圖像腐蝕 ”操作（與“ 圖像膨脹 ”操作相反）。因爲在我們選取的紅色通道中，白色是背景，黑色纔是福字，所以對白色的“腐蝕”也就是對黑色的“膨脹”。這也是 OpenCV 的內置功能。做完這一步，又對圖像進行了切割，直接通過列表的切片操作實現。
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT,(25, 25))
eroded = cv2.erode(r, kernel)
size = img.shape
eroded = eroded[int(size[1]*0.15):int(size[1]*0.7),int(size[0]*0.2):int(size[0]*0.85)]
5、福到了
OpenCV 提供了 翻轉 操作，第二個參數是 旋轉軸 的選取，你可以試試 0 和 1 的效果。
img_r = cv2.flip(img, -1)
完整代碼可以在公衆號（ Crossin的編程教室 ）裏回覆關鍵字： 五福
以上就是我送給大家的 5 個福。試過了，都能被掃出來。我已集齊
如果你還沒湊齊，可以掃這個圖。祝大家新年有福氣！
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