使用 OpenCV 实现哈哈镜效果

news2025/7/21 2:36:43

在计算机视觉和图像处理领域，OpenCV 提供了非常强大的图像几何变换能力，不仅可以用于纠正图像，还能制造各种“有趣”的视觉效果。今天，我们就来实现一个经典的“哈哈镜”效果，让图像像在游乐园里一样被拉伸、压缩、扭曲，创造出令人发笑的面部或形体变形。

🎯 什么是“哈哈镜”？

“哈哈镜”是一种非线性扭曲镜面，会在不同区域产生放大或缩小的视觉错觉。我们可以用数学变换模拟出类似的效果，比如：

水平凹面/凸面：图像左右边缘被拉伸或收缩
垂直凹面/凸面：图像上下边缘被拉伸或压缩
中心凹面/凸面：图像向内或向外膨胀
水波扰动：从若干中心点向外扩散波纹，模拟水面晃动感

🔧 技术实现原理

我们将使用 OpenCV 的 remap 函数，它允许我们通过两个映射矩阵 map_x 和 map_y，定义每个输出像素应该对应输入图像的哪个位置。

关键在于如何构造这两个映射矩阵，让它们产生扭曲效果。

🧪 示例代码：中心凸面效果（鱼眼）

import cv2
import numpy as np

def funhouse_effect(frame):
    h, w = frame.shape[:2]
    map_y, map_x = np.indices((h, w), dtype=np.float32)

    # 计算图像中心
    cx, cy = w // 2, h // 2

    # 构造相对坐标
    dx = map_x - cx
    dy = map_y - cy
    r = np.sqrt(dx**2 + dy**2)
    r_max = np.max(r)

    # 控制扭曲强度
    k = 0.0008  # 越大越扭曲（中心凸出）

    scale = 1 + k * (r**2)  # 非线性放大
    map_x = cx + dx * scale
    map_y = cy + dy * scale

    # 保证映射范围合法
    map_x = np.clip(map_x, 0, w - 1)
    map_y = np.clip(map_y, 0, h - 1)

    return cv2.remap(frame, map_x, map_y, interpolation=cv2.INTER_LINEAR)

frame = cv2.imread("face.jpg")
output = funhouse_effect(frame)
cv2.imwrite("distorted.jpg", output)

📚 多种哈哈镜效果

你可以基于上面的思路实现更多效果：

效果类型	扭曲方式示意	说明
水平凹面	`scale = 1 - k * ((x-cx)/cx)^2`	中心宽、边窄
垂直凸面	`scale = 1 + k * ((y-cy)/cy)^2`	中心鼓起
中心凹面	`scale = 1 - k * r^2`	边缘大、中心小
随机水波扰动	sin(r * 频率 + 相位) 叠加扰动	水波纹起伏感

🔄 通用框架：FrameObject 封装

为了在实时视频或处理多个帧时使用，我们可以封装为如下类：

class FrameObject:
    def __init__(self):
        self.mode = 'random_wave'  # 选择效果

    def do(self, frame, device):
        h, w = frame.shape[:2]
        map_y, map_x = np.indices((h, w), dtype=np.float32)
        cx, cy = w // 2, h // 2
        dx = map_x - cx
        dy = map_y - cy
        r = np.sqrt(dx**2 + dy**2)

        if self.mode == 'center_fisheye':
            scale = 1 + 0.0006 * (r**2)
            map_x = cx + dx * scale
            map_y = cy + dy * scale

        elif self.mode == 'horizontal_cave':
            scale = 1 - 0.0012 * ((dx / cx) ** 2)
            map_x = cx + dx * scale
            map_y = map_y

        elif self.mode == 'random_wave':
            for _ in range(np.random.randint(1, 4)):
                wave_cx = np.random.randint(w // 4, 3 * w // 4)
                wave_cy = np.random.randint(h // 4, 3 * h // 4)
                ddx = map_x - wave_cx
                ddy = map_y - wave_cy
                rr = np.sqrt(ddx**2 + ddy**2)
                phase = np.random.uniform(0, 2 * np.pi)
                displacement = 8 * np.sin(rr * 0.05 + phase)
                map_x += displacement * (ddx / (rr + 1e-6))
                map_y += displacement * (ddy / (rr + 1e-6))

        map_x = np.clip(map_x, 0, w - 1)
        map_y = np.clip(map_y, 0, h - 1)
        return cv2.remap(frame, map_x, map_y, interpolation=cv2.INTER_LINEAR, borderMode=cv2.BORDER_REFLECT)