影像的負片效果

這篇教學會使用 OpenCV 調整和改變影像的顏色，實現影像的負片效果，再透過遮罩的方法，實現一半負片一半正常畫面的效果。

快速導覽：

• 什麼是負片效果？
• 影像的負片效果
• 特定區域套用負片效果
• 更快更好的負片效果做法

因為程式中的 OpenCV 會需要使用鏡頭或 GPU，所以請使用本機環境 ( 參考：使用 Python 虛擬環境 ) 或使用 Anaconda Jupyter 進行實作 ( 參考：使用 Anaconda ) ，並安裝 OpenCV 函式庫 ( 參考：OpenCV 函式庫 )。

什麼是負片效果？

使用底片拍攝時，因爲記錄在底片上的的明暗與色調與原來景色相反，所以在底片上的影像稱之為「負像」 ( negative，相反的影像 )，而負片就是「記錄負像的底片」，負片效果則是「模擬負片的視覺效果」。

影像的負片效果

因為負片的原理是「相反」，所以只要用 255 的數值，減去圖片中每個像素的 RGB 顏色，就能夠得到該像素的相反數值，下方的程式一開始運用 img.shape 取得圖片尺寸，接著使用 for 迴圈，將每個像素的顏色變成相反的數值。

參考：取得影像資訊、for 迴圈

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()

特定區域套用負片效果

延伸上方的程式碼，改變 for 迴圈裡的 rows 為一半的數值 int(rowss/2)，就能做到上半部為負片效果的影像。

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()

更快更好的負片效果做法

因為 OpenCV 開啟的影像是 Numpy 陣列，所以可以直接使用 NumPy 陣列廣播的方式，一次套用「255-n」的公式到陣列中所有的元素，下方的程式碼只使用了一行 255-img，就能做到迴圈所產生的負片效果。

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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