OPENCV KUTUBXONASI YORDAMIDA RAQAMLI TASVIRLARNI CARTOON EFFEKTGA O‘TKAZISH ALGORITMLARINI ISHLAB CHIQISH VA ULARNING SIFAT KO‘RSATKICHLARINI TAQQOSLASH

OPENCV KUTUBXONASI YORDAMIDA RAQAMLI TASVIRLARNI CARTOON EFFEKTGA O‘TKAZISH ALGORITMLARINI ISHLAB CHIQISH VA ULARNING SIFAT KO‘RSATKICHLARINI TAQQOSLASH

Authors

  • Eshmamatov Olloberdi Jura oʻgʻli Denov tadbirkotlik va pedagogika instituti Tadbirkorlik va boshqaruv fakulteti 4-kurs Matematika va informatika yo‘nalishi 1MI-2022 guruh talabasi

Keywords:

OpenCV, computer vision, cartoon effect, image processing, edge detection, bilateral filter, Gaussian blur, color quantization, real-time processing, digital image transformation

Abstract

Ushbu maqolada OpenCV kutubxonasi yordamida raqamli tasvirlarni cartoon (multfilm) effektga o‘tkazish algoritmlarini ishlab chiqish va ularning sifat ko‘rsatkichlarini tahlil qilish masalalari yoritilgan. Tadqiqotning asosiy maqsadi — real tasvirlarni soddalashtirilgan, estetik jihatdan jozibali cartoon ko‘rinishga aylantirish uchun samarali yondashuvlarni ishlab chiqish hamda turli algoritmlarning natijaviy sifatini taqqoslashdan iborat.

Tadqiqot jarayonida tasvirlarni silliqlash (smoothing), ranglarni kamaytirish (color quantization), konturlarni aniqlash (edge detection) va ularni birlashtirish orqali cartoon isual hosil qilish usullari ko‘rib chiqildi. Ushbu jarayonda Gaussian blur, bilateral filtering va adaptive thresholding kabi texnikalar qo‘llanildi. Har bir algoritmning ishlash tezligi, tasvir sifati va isual natijasi alohida baholandi.

Natijalar shuni ko‘rsatdiki, bilateral filtering asosida ishlovchi yondashuv tasvir sifatini eng yaxshi saqlagan holda cartoon effektni hosil qiladi, biroq hisoblash resurslarini ko‘proq talab qiladi. Gaussian blur asosidagi usul esa tezkor ishlash bilan ajralib turadi, lekin detal yo‘qotish darajasi nisbatan yuqoriroq. Umuman olganda, tadqiqot natijalari turli algoritmlar o‘rtasida kompromiss tanlash zarurligini ko‘rsatadi.

References

Bradski G., Kaehler A. Learning OpenCV: Computer Vision with the OpenCV Library. – O’Reilly Media, 2008.

Kaehler A., Bradski G. OpenCV 3 Computer Vision Application Programming Cookbook. – Packt Publishing, 2016.

Raskar R., Tumblin J. Image and Video Processing for Multimedia. – CRC Press, 2010.

Hwang J., Lee S. Non-Photorealistic Rendering Techniques in Digital Image Processing. – Journal of Visual Computing, 2019.

Gooch B., Gooch A. Non-Photorealistic Rendering. – A K Peters/CRC Press, 2001.

Scharstein D., Szeliski R. High-Quality Image Filtering Techniques for Computer Vision. – IEEE Transactions on Image Processing, 2015.

OpenCV Official Contributors. OpenCV Documentation and Tutorials. https://opencv.org , 2025.

Mordvintsev A., Abid K. OpenCV-Python Tutorials. OpenCV Team, 2024.

Wang Y., Chen L. Real-Time Image Stylization Using Edge-Aware Filters. – Computer Graphics Forum, 2020.

Pham T., Venkatesh S. Image Stylization and Cartoon Rendering Techniques. – Springer Image Processing Series, 2018.

Downloads

Published

2026-04-01
Loading...