利用Python實現多種風格的照片處理

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前言

在上一篇教程當中呢，小編向大傢展示瞭如何通過一鍵點擊實現將頭像變成動漫風的實踐，無非是在制作的UI界面當中，在用戶上傳瞭照片之後，後端的腳本在接收到照片之後，借助對抗生成神經網絡來生成具有動漫風格的頭像。

用Python制作可視化GUI界面，一鍵實現將頭像轉成動漫風！

今天小編想在上述成果的基礎之上，添加上將“修復老照片”的功能，曾經在抖音上面也是吸引瞭不少的流量，內容就是發佈一張老照片修復後的效果呈現，畢竟老照片容易引起人的共鳴，甚至有不少人通過修復老照片，找到失散多年的親人。

照片修復的具體實操

那麼我們就在已經完成的UI界面上面再添加幾個按鈕，如下圖所示，分別是“動漫風格”、“老照片修復”以及“素描風格”

當我們點擊“動漫風格”時，程序會針對先前的步驟將上傳的圖片變成動漫風格的頭像，當我們點擊“老照片修復”時，會針對上傳的照片進行修復，對應的代碼是Github上面一個名叫DeOldify的項目，在Github上面獲得瞭15.2K的小星星，可謂是非常的火爆，該作者給我們提供瞭一個多語言版本的接口，調用這個接口我們可以快速的使用該項目的能力，為老照片上色，代碼如下

import requests
r = requests.post(
    "https://api.deepai.org/api/colorizer",
    files={
        'image': open('自己本地圖片的路徑', 'rb'),
    },
    headers={'api-key': '........'}
)
output_url = r.json()["output_url"]

同時我們也需要將圖片保存在本地，代碼如下

def deoldify_action(self):
    r = requests.post(
        "https://api.deepai.org/api/colorizer",
        files={
            'image': open(imgNamepath, 'rb'),
        },
        headers={'api-key': 'fe26be2a-b66e-4cfc-8f4d-514f683e9812'}
    )
    output_url = r.json()["output_url"]
    ## 將圖片保存在本地
    response = requests.get(output_url, stream=True)
    image_name = imgNamepath.split(".")[0]
    try:
        with open(image_name + '_oldified.png', 'wb') as logFile:
            for chunk in response:
                logFile.write(chunk)
            logFile.close()
            print("Download done!")
    except Exception as e:
        print("Download log error!")

    image_name = imgNamepath.split(".")[0]
    imgShow = QtGui.QPixmap(image_name + '_oldified' + ".png").scaled(self.ui.label_5.size(), aspectMode=Qt.KeepAspectRatio)
    ## 將變換過之後的照片顯示在界面上
    self.ui.label_5.setFixedSize(imgShow.width(), imgShow.height())
    self.ui.label_5.setScaledContents(True)
    self.ui.label_5.setPixmap(imgShow)
    print(f"image saved: {image_name}")

最後出來的效果如下圖所示

將照片風格素描化的具體實操

而當我們點擊“素描風格”的單選框之後，便開始將上傳的圖片變成素描風格，代碼如下

def startAction_sumiao(self):
    img = cv2.imread(imgNamepath)
    gray_image = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    inverted_gray_image = 255 - gray_image
    blurred_inverted_gray_image = cv2.GaussianBlur(inverted_gray_image, (19, 19), 0)
    image_name = imgNamepath.split(".")[0]
    inverted_blurred_image = 255 - blurred_inverted_gray_image
    sketck = cv2.divide(gray_image, inverted_blurred_image, scale=256.0)
    ## 圖像保存在本地
    cv2.imwrite(image_name + '_sumiao.png', sketck)
    ## 將變換過之後的照片顯示在界面上
    imgShow = QtGui.QPixmap(image_name + '_sumiao' + ".png").scaled(self.ui.label_5.size(), aspectMode=Qt.KeepAspectRatio)
    self.ui.label_5.setFixedSize(imgShow.width(), imgShow.height())
    self.ui.label_5.setScaledContents(True)
    self.ui.label_5.setPixmap(imgShow)

我們來看一下具體的效果，如下圖所示

到此這篇關於利用Python實現多種風格的照片處理的文章就介紹到這瞭,更多相關Python照片處理內容請搜索WalkonNet以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大傢以後多多支持WalkonNet！

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