扫二维码与项目经理沟通
我们在微信上24小时期待你的声音
解答本文疑问/技术咨询/运营咨询/技术建议/互联网交流
这篇文章将为大家详细讲解有关Python中怎么对图像进行处理,文章内容质量较高,因此小编分享给大家做个参考,希望大家阅读完这篇文章后对相关知识有一定的了解。
站在用户的角度思考问题,与客户深入沟通,找到宣威网站设计与宣威网站推广的解决方案,凭借多年的经验,让设计与互联网技术结合,创造个性化、用户体验好的作品,建站类型包括:成都网站设计、成都网站制作、企业官网、英文网站、手机端网站、网站推广、申请域名、虚拟主机、企业邮箱。业务覆盖宣威地区。
现在很多软件可以将照片转换成手绘形式,python也可以实现,而且定制化更强,可批量转换。
这里用到pillow库,这是非常牛逼且专业的Python图像处理库
原图:
生成手绘后:
代码:
# -*- coding: UTF-8 -*- from PIL import Image import numpy as np # 原始图片路径 original_image_path = "E:\\图片\\陆家嘴.jpg" # 要生成的手绘图片路径,可自定义 handdrawn_image_path = "E:\\图片\\陆家嘴-手绘.jpg" # 加载原图,将图像转化为数组数据 a=np.asarray(Image.open(original_image_path).convert('L')).astype('float') depth=10. #取图像灰度的梯度值 grad=np.gradient(a) #取横纵图像梯度值 grad_x,grad_y=grad grad_x=grad_x*depth/100. grad_y=grad_y*depth/100. A=np.sqrt(grad_x**2+grad_y**2+1.) uni_x=grad_x/A uni_y=grad_y/A uni_z=1./A #光源的俯视角度转化为弧度值 vec_el=np.pi/2.2 #光源的方位角度转化为弧度值 vec_az=np.pi/4. #光源对x轴的影响 dx=np.cos(vec_el)*np.cos(vec_az) dy=np.cos(vec_el)*np.sin(vec_az) dz=np.sin(vec_el) #光源归一化,把梯度转化为灰度 b=255*(dx*uni_x+dy*uni_y+dz*uni_z) #避免数据越界,将生成的灰度值裁剪至0-255内 b=b.clip(0,255) #图像重构 im=Image.fromarray(b.astype('uint8')) print('完成') im.save(handdrawn_image_path)
这里可以做成批量处理的转手绘脚本,大家试试。
这里用到pillow和removebg,分别用于修改照片尺寸和抠图。
这里removebg用到了AI技术,抠图边缘很柔和,效果挺不错的。
代码:
# encoding=utf-8 from PIL import Image from removebg import RemoveBg # removebg涉及到api_key,需要到其官网申请 api_key = 'PysKLJueeoyK9NbJXXXXXXXXX' def change_bgcolor(file_in, file_out, api_key, color): ''' #必须为png格式 ''' p, s = file_in.split(".") rmbg = RemoveBg(api_key, 'error.log') rmbg.remove_background_from_img_file(file_in) file_no_bg = "{}.{}_no_bg.{}".format(p, s, s) no_bg_image = Image.open(file_no_bg) x, y = no_bg_image.size new_image = Image.new('RGBA', no_bg_image.size, color=color) new_image.paste(no_bg_image, (0, 0, x, y), no_bg_image) new_image.save(file_out) # 修改照片尺寸 def change_size(file_in, file_out, width, height): image = Image.open(file_in) resized_image = image.resize((width, height), Image.ANTIALIAS) resized_image.save(file_out) if __name__ == "__main__": file_in = 'E:\\girl.png' file_out = 'E:\\girl_cutout.png' # 尺寸可按需求自修改 # change_size(file_in, file_out, width, height) # 换背景色 color = (0, 125, 255) change_bgcolor(file_in, file_out, api_key, color)
使用pip安装myqr,非常简单。
该库可以在命令行中运行,你只需要传递网址链接、图片地址等参数,就可以生成相应的二维码,二维码图片默认保存在当前目录下面。
命令行输入格式:
myqr 网址链接
比如:
myqr https://zhuanlan.zhihu.com/pydatalysis
再按enter键执行,就能生成对应链接的二维码了。
怎么融合图片呢?很简单,传入图片地址参数'-p'
比如说我d盘有一张海绵宝宝的图片,地址是:d:\hmbb.jpg即传入参数'-pd:\hmbb.jpg'在命令行键入:
myqr https://zhuanlan.zhihu.com/pydatalysis -p d:\hmbb.jpg -c
执行就能生成上图的海绵宝宝主题二维码了。
词云图一般用来凸显文本关键词,产生视觉上的焦点,利用好词云会让数据更加有说服力。
python也有专门制作词云的库-wordcloud,能自定义颜色和形状。
比如我用小丑的豆瓣评论做成一张词云图。
作词云图,首先要对收集文本,然后对文本做分词处理,最后生成词云。
这里不对前两步做详细解析,只给出词云代码:
def wordCloudImage(wordlist,width,height,bgcolor,savepath): # 可以打开你喜欢的词云展现背景图 # cloud_mask = np.array(Image.open('nezha.png')) # 定义词云的一些属性 wc = WordCloud( width=width, # 图幅宽度 900 height=height, # 图幅高度 3000 background_color=bgcolor, # 背景图分割颜色为白色 "black" # mask=cloud_mask, # 背景图样 max_words=300, # 显示最大词数 font_path='./fonts/simhei.ttf', # 显示中文 collocations=False, # min_font_size=5, # 最小尺寸 # max_font_size=100, # 最大尺寸 ) # wordfile是分词后的词汇列表 x = wc.generate(wordlist) # 生成词云图片 image = x.to_image() # 展示词云图片 image.show() # savepath是图片保存地址,保存词云图片 wc.to_file(savepath)
有段时间朋友圈比较流行九宫格图片,就是一张图分割成九张图,看着似乎很文艺。
这个可以用很多软件来做,python当然也能实现,只需不到50行代码。
代码:
# 朋友圈九宫格图片制作 # encoding=utf-8 from PIL import Image import sys # 先将input image 填充为正方形 def fill_image(image): width, height = image.size # 选取原图片长、宽中较大值作为新图片的九宫格半径 new_image_length = width if width > height else height # 生产新图片【白底】 new_image = Image.new(image.mode, (new_image_length, new_image_length), color='white') # 将原图粘贴在新图上,位置为居中 if width > height: new_image.paste(image, (0, int((new_image_length - height) / 2))) else: new_image.paste(image, (int((new_image_length - width) / 2), 0)) return new_image # 将图片切割成九宫格 def cut_image(image): width, height = image.size # 一行放3张图 item_width = int(width / 3) box_list = [] for i in range(0, 3): for j in range(0, 3): box = (j * item_width, i * item_width, (j + 1) * item_width, (i + 1) * item_width) box_list.append(box) image_list = [image.crop(box) for box in box_list] return image_list # 保存图片 def save_images(image_list): index = 1 for image in image_list: image.save('e:\\图片\\'+str(index) + '.png', 'PNG') index += 1 if __name__ == '__main__': file_path = "e:\\图片\\龙猫.jpg" image = Image.open(file_path) # image.show() image = fill_image(image) image_list = cut_image(image) print(len(image_list)) save_images(image_list)
关于Python中怎么对图像进行处理就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,可以学到更多知识。如果觉得文章不错,可以把它分享出去让更多的人看到。
我们在微信上24小时期待你的声音
解答本文疑问/技术咨询/运营咨询/技术建议/互联网交流