2022年 11月 9日

【Python】Python处理图像五个有趣场景,很实用!

Python像是叮当猫的口袋,几乎什么都能做,适合外行小白们去摸索学习,能极大的增加对编程的兴趣。

有些工具用python来实现不一定是技术上的最优选择,但可能是最简洁、最面向大众的。

介绍几个不错的处理图像的案例,并附上代码,尽可能让大家能拿来就用。

1、生成手绘图片

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:

  1. # -*- coding: UTF-8 -*-
  2. from PIL import Image
  3. import numpy as np
  4. # 原始图片路径
  5. original_image_path = "E:\\图片\\陆家嘴.jpg"
  6. # 要生成的手绘图片路径,可自定义
  7. handdrawn_image_path = "E:\\图片\\陆家嘴-手绘.jpg"
  8. # 加载原图,将图像转化为数组数据
  9. a=np.asarray(Image.open(original_image_path).convert('L')).astype('float')
  10. depth=10.
  11. #取图像灰度的梯度值
  12. grad=np.gradient(a)
  13. #取横纵图像梯度值
  14. grad_x,grad_y=grad
  15. grad_x=grad_x*depth/100.
  16. grad_y=grad_y*depth/100.
  17. A=np.sqrt(grad_x**2+grad_y**2+1.)
  18. uni_x=grad_x/A
  19. uni_y=grad_y/A
  20. uni_z=1./A
  21. #光源的俯视角度转化为弧度值
  22. vec_el=np.pi/2.2
  23. #光源的方位角度转化为弧度值
  24. vec_az=np.pi/4.
  25. #光源对x轴的影响
  26. dx=np.cos(vec_el)*np.cos(vec_az)
  27. dy=np.cos(vec_el)*np.sin(vec_az)
  28. dz=np.sin(vec_el)
  29. #光源归一化,把梯度转化为灰度
  30. b=255*(dx*uni_x+dy*uni_y+dz*uni_z)
  31. #避免数据越界,将生成的灰度值裁剪至0-255
  32. b=b.clip(0,255)
  33. #图像重构
  34. im=Image.fromarray(b.astype('uint8'))
  35. print('完成')
  36. 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。

2、生成证件照

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:

  1. # encoding=utf-8
  2. from PIL import Image
  3. from removebg import RemoveBg
  4. # removebg涉及到api_key,需要到其官网申请
  5. api_key = 'PysKLJueeoyK9NbJXXXXXXXXX'
  6. def change_bgcolor(file_in, file_out, api_key, color):
  7.   '''
  8.       #必须为png格式
  9.   '''
  10.   p, s = file_in.split(".")
  11.   rmbg = RemoveBg(api_key, 'error.log')
  12.   rmbg.remove_background_from_img_file(file_in)
  13.   file_no_bg = "{}.{}_no_bg.{}".format(p, s, s)
  14.   no_bg_image = Image.open(file_no_bg)
  15.   x, y = no_bg_image.size
  16.   new_image = Image.new('RGBA', no_bg_image.size, color=color)
  17.   new_image.paste(no_bg_image, (00, x, y), no_bg_image)
  18.   new_image.save(file_out)
  19. # 修改照片尺寸
  20. def change_size(file_in, file_out, width, height):
  21.   image = Image.open(file_in)
  22.   resized_image = image.resize((width, height), Image.ANTIALIAS)
  23.   resized_image.save(file_out)
  24. if __name__ == "__main__":
  25.   file_in = 'E:\\girl.png'
  26.   file_out = 'E:\\girl_cutout.png'
  27.   # 尺寸可按需求自修改
  28.   # change_size(file_in, file_out, width, height)
  29.   
  30.   # 换背景色
  31.   color = (0125255)
  32.   change_bgcolor(file_in, file_out, api_key, color)
  33.   

3、生成艺术二维码

现在有不少二维码生成工具,python也有一款二维码生成库-myqr,可以给二维码加上图片背景,看起来很炫,效果如下

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。

4、生成词云图

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:

  1. def wordCloudImage(wordlist,width,height,bgcolor,savepath):
  2.     # 可以打开你喜欢的词云展现背景图
  3.     # cloud_mask = np.array(Image.open('nezha.png'))
  4.     # 定义词云的一些属性
  5.     wc = WordCloud(
  6.         width=width,  # 图幅宽度 900
  7.         height=height,  # 图幅高度 3000
  8.         background_color=bgcolor,  # 背景图分割颜色为白色 "black"
  9.         # mask=cloud_mask,  # 背景图样
  10.         max_words=300,  # 显示最大词数
  11.         font_path='./fonts/simhei.ttf',  # 显示中文
  12.         collocations=False,
  13.         # min_font_size=5,  # 最小尺寸
  14.         # max_font_size=100,  # 最大尺寸
  15.     )
  16.     # wordfile是分词后的词汇列表
  17.     x = wc.generate(wordlist)
  18.     # 生成词云图片
  19.     image = x.to_image()
  20.     # 展示词云图片
  21.     image.show()
  22.     # savepath是图片保存地址,保存词云图片
  23.     wc.to_file(savepath)

5、生成微信九宫格图片

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:

  1. # 朋友圈九宫格图片制作
  2. # encoding=utf-8
  3. from PIL import Image
  4. import sys
  5. # 先将input image 填充为正方形
  6. def fill_image(image):
  7.     width, height = image.size
  8.     # 选取原图片长、宽中较大值作为新图片的九宫格半径
  9.     new_image_length = width if width > height else height
  10.     # 生产新图片【白底】
  11.     new_image = Image.new(image.mode, (new_image_length, new_image_length), color='white')
  12.     # 将原图粘贴在新图上,位置为居中
  13.     if width > height:
  14.         new_image.paste(image, (0int((new_image_length - height) / 2)))
  15.     else:
  16.         new_image.paste(image, (int((new_image_length - width) / 2), 0))
  17.     return new_image
  18. # 将图片切割成九宫格
  19. def cut_image(image):
  20.     width, height = image.size
  21.     # 一行放3张图
  22.     item_width = int(width / 3)
  23.     box_list = []
  24.     for i in range(03):
  25.         for j in range(03):
  26.             box = (j * item_width, i * item_width, (j + 1) * item_width, (i + 1) * item_width)
  27.             box_list.append(box)
  28.     image_list = [image.crop(box) for box in box_list]
  29.     return image_list
  30. # 保存图片
  31. def save_images(image_list):
  32.     index = 1
  33.     for image in image_list:
  34.         image.save('e:\\图片\\'+str(index) + '.png''PNG')
  35.         index += 1
  36. if __name__ == '__main__':
  37.     file_path = "e:\\图片\\龙猫.jpg"
  38.     image = Image.open(file_path)
  39.     # image.show()
  40.     image = fill_image(image)
  41.     image_list = cut_image(image)
  42.     print(len(image_list))
  43.     save_images(image_list)

python还可以做很多有趣的图像处理,大家可以玩起来!

  1. 往期精彩回顾
  2. 适合初学者入门人工智能的路线及资料下载机器学习及深度学习笔记等资料打印机器学习在线手册深度学习笔记专辑《统计学习方法》的代码复现专辑
  3. AI基础下载机器学习的数学基础专辑温州大学《机器学习课程》视频
  4. 本站qq群851320808,加入微信群请扫码: