
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3.7 修改应用程序
既然已经为几个滤波器提供了高级函数和类,那么应用其中任何一个滤波器抓取Cameo中的帧都是很简单的。我们编辑cameo.py,并添加下面粗体显示的行。首先,需要把filters模块添加到导入列表中,如下所示:

现在,我们需要初始化将使用的所有滤波器对象。如下面修改后的__init__方法中的示例所示:

最后,需要修改run方法以便应用所选择的滤波器。参考下面的例子:

这里,我们应用了两种效果:描边和模仿一种名为柯达胶卷的彩色胶片。你可以随意修改代码以应用你所喜欢的任意滤波器。
有关如何实现胶卷仿真效果的详细说明,请参阅附录。
描边和类胶片颜色的Cameo屏幕截图如图3-3所示。

图3-3 描边和类胶片示例
既然我们已经获得了一些可以用简单滤波器实现的视觉效果,我们来考虑如何使用其他简单函数进行分析,特别是进行边缘和形状检测。