


Verwenden Sie Python geschickt, um Bilder in Skizzen- und Comicformate zu konvertieren
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Das Beispiel in diesem Artikel teilt Ihnen den spezifischen Code zum Konvertieren von Bildern in Skizzen- und Comicformate in Python als Referenz. Der spezifische Inhalt ist wie folgt:
Original Bild
Die Ergebnisse nach der Bildkonvertierung
Quellcode
# -*- coding: utf-8 -*- import cv2 from PIL import Image, ImageOps, ImageFilter # 转换成漫画风格 def toCarttonStyle(picturePath): # 设置输入输出路径和文件名称 imgInput_FileName = picturePath imgOutput_FileName = picturePath.split(".")[0] + '_cartoon.' + picturePath.split(".")[1] # 属性设置 num_down = 2 # 缩减像素采样的数目 num_bilateral = 7 # 定义双边滤波的数目 # 读取图片 img_rgb = cv2.imread(imgInput_FileName) # 用高斯金字塔降低取样 img_color = img_rgb for _ in range(num_down): img_color = cv2.pyrDown(img_color) # 重复使用小的双边滤波代替一个大的滤波 for _ in range(num_bilateral): img_color = cv2.bilateralFilter(img_color, d=9, sigmaColor=9, sigmaSpace=7) # 升采样图片到原始大小 for _ in range(num_down): img_color = cv2.pyrUp(img_color) # 转换为灰度并且使其产生中等的模糊 img_gray = cv2.cvtColor(img_rgb, cv2.COLOR_RGB2GRAY) img_blur = cv2.medianBlur(img_gray, 7) # 检测到边缘并且增强其效果 img_edge = cv2.adaptiveThreshold(img_blur, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, blockSize=9, C=2) # 算法处理后,照片的尺寸可能会不统一 # 把照片的尺寸统一化 height=img_rgb.shape[0] width = img_rgb.shape[1] img_color=cv2.resize(img_color,(width,height)) # 转换回彩色图像 img_edge = cv2.cvtColor(img_edge, cv2.COLOR_GRAY2RGB) img_cartoon = cv2.bitwise_and(img_color, img_edge) # 保存转换后的图片 cv2.imwrite(imgOutput_FileName, img_cartoon) print('文件转换成漫画成功,保存在' + imgOutput_FileName) # 透明度转换 素描转换的一部分 def dodge(a, b, alpha): # alpha为图片透明度 return min(int(a * 255 / (256 - b * alpha)), 255) # 图片转换为素描 def toSketchStyle(picturePath, blur=25, alpha=1.0): # 设置输入输出路径和文件名称 imgInput_FileName = picturePath imgOutput_FileName = picturePath.split(".")[0] + '_Sketch.' + picturePath.split(".")[1] # 转化成ima对象 img = Image.open(picturePath) # 将文件转成灰色 img1 = img.convert('L') img2 = img1.copy() img2 = ImageOps.invert(img2) # 模糊度 for i in range(blur): img2 = img2.filter(ImageFilter.BLUR) width, height = img1.size for x in range(width): for y in range(height): a = img1.getpixel((x, y)) b = img2.getpixel((x, y)) img1.putpixel((x, y), dodge(a, b, alpha)) # 保存转换后文件 img1.save(imgOutput_FileName) print('文件转换成漫画成功,保存在' + imgOutput_FileName) if __name__ == '__main__': imgInput_FileName = input('输入文件路径:') while True: print('1、漫画风格') print('2、素描风格') userChoose = input('请选择风格(输入序号即可):') if userChoose.__eq__('1'): toCarttonStyle(imgInput_FileName) break elif userChoose.__eq__('2'): toSketchStyle(imgInput_FileName) break else: print('违法输入(请输入序号)') break
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Python zeichnet sich in Gaming und GUI -Entwicklung aus. 1) Spielentwicklung verwendet Pygame, die Zeichnungen, Audio- und andere Funktionen bereitstellt, die für die Erstellung von 2D -Spielen geeignet sind. 2) Die GUI -Entwicklung kann Tkinter oder Pyqt auswählen. Tkinter ist einfach und einfach zu bedienen. PYQT hat reichhaltige Funktionen und ist für die berufliche Entwicklung geeignet.

Python eignet sich für Datenwissenschafts-, Webentwicklungs- und Automatisierungsaufgaben, während C für Systemprogrammierung, Spieleentwicklung und eingebettete Systeme geeignet ist. Python ist bekannt für seine Einfachheit und sein starkes Ökosystem, während C für seine hohen Leistung und die zugrunde liegenden Kontrollfunktionen bekannt ist.

Sie können grundlegende Programmierkonzepte und Fähigkeiten von Python innerhalb von 2 Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master Control Flow (bedingte Anweisungen und Schleifen), 3.. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen, 4. Beginnen Sie schnell mit der Python -Programmierung durch einfache Beispiele und Code -Snippets.

Python wird in den Bereichen Webentwicklung, Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, Automatisierung und Skripten häufig verwendet. 1) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks den Entwicklungsprozess. 2) In den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen bieten Numpy-, Pandas-, Scikit-Learn- und TensorFlow-Bibliotheken eine starke Unterstützung. 3) In Bezug auf Automatisierung und Skript ist Python für Aufgaben wie automatisiertes Test und Systemmanagement geeignet.

Sie können die Grundlagen von Python innerhalb von zwei Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master -Steuerungsstrukturen wie wenn Aussagen und Schleifen, 3. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen. Diese werden Ihnen helfen, einfache Python -Programme zu schreiben.

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