实时图像滤镜处理：从原理到实现
1. 目标与应用场景
在图像处理领域，实时应用图像滤镜是一项有趣且实用的技术。其目标是开发一系列图像处理滤镜，并将它们实时应用于网络摄像头的视频流。这些滤镜主要依赖于OpenCV的各种功能，通过矩阵的分割、合并、算术运算以及使用查找表来处理复杂函数。主要实现的三种效果如下：
- 黑白铅笔素描效果：利用图像融合技术“减淡”和“加深”来实现。
- 暖色调/冷色调滤镜：通过自定义曲线滤镜和查找表来调整图像的颜色温度。
- 卡通化效果：结合双边滤波器、中值滤波器和自适应阈值处理来实现。
2. 开发环境与依赖
开发过程中，代码主要针对OpenCV 2.4.9版本，并在Ubuntu 14.04系统上进行了测试。同时，广泛使用了NumPy包（http://www.numpy.org ）。此项目还需要SciPy包中的UnivariateSpline模块（http://www.scipy.org ）以及用于跨平台GUI应用的wxPython 2.8图形用户界面（http://www.wxpython.org/download.php ），并且会尽量避免引入更多依赖。
3. 应用规划
最终的应用由以下模块和脚本组成：
| 模块/脚本 | 描述 |
| — | — |
| filters | 包含三种不同图像效果的不同类，模块化设计可独立于GUI使用滤镜 |
| filters.PencilSketch | 对RGB彩色图像应用铅笔素描效果的类 |
| filters.WarmingFilter | 对RGB彩色图像应用暖色调滤镜的类 |
