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我给大家带来的是 50行代码，生成一张素描图。让自己也是一个素描“大师”。那废话不多说，我们直接先来看看效果吧。
上图的右边就是我们的效果，那具体有哪些步骤呢？
1. 流程分析
对于上面的流程来说是非常简单的，接下来我们来看看具体的实现。
2. 具体实现
安装所需要的库：
pip install opencv-python
导入所需要的库：
import cv2
编写主体代码也是非常的简单的，代码如下：
import cv2
src = 'images/image_1.jpg'
image_rgb = cv2.imread(src)
image_gray = cv2.cvtcolor(image_rgb, cv2.color_bgr2gray)
image_blur = cv2.gaussianblur(image_gray, ksize=(21, 21), sigmax=0, sigmay=0)
image_blend = cv2.divide(image_gray, image_blur, scale=255)
cv2.imwrite('result.jpg', image_blend)
那上面的代码其实并不难，那接下来为了让小伙伴们能更好的理解，我编写了如下代码：
"""
project = 'code', file_name = 'study.py', author = 'ai悦创'
time = '2020/5/19 8:35', product_name = pycharm, 公众号：ai悦创
code is far away from bugs with the god animal protecting
i love animals. they taste delicious.
"""
import cv2
# 原图路径
src = 'images/image_1.jpg'
# 读取图片
image_rgb = cv2.imread(src)
# cv2.imshow('rgb', image_rgb) # 原图
# cv2.waitkey(0)
# exit()
image_gray = cv2.cvtcolor(image_rgb, cv2.color_bgr2gray)
# cv2.imshow('gray', image_gray) # 灰度图
# cv2.waitkey(0)
# exit()
image_bulr = cv2.gaussianblur(image_gray, ksize=(21, 21), sigmax=0, sigmay=0)
cv2.imshow('image_blur', image_bulr) # 高斯虚化
cv2.waitkey(0)
exit()
# divide: 提取两张差别较大的线条和内容
image_blend = cv2.divide(image_gray, image_bulr, scale=255)
# cv2.imshow('image_blend', image_blend) # 素描
cv2.waitkey(0)
# cv2.imwrite('result1.jpg', image_blend)
那上面的代码，我们是在原有的基础上添加了，一些实时展示的代码，来方便同学们理解。
其实有同学会问，我用软件不就可以直接生成素描图吗？
那程序的好处是什么？
程序的好处就是如果你的图片量多的话，这个时候使用程序批量生成也是非常方便高效的。
这样我们的就完成，把小姐姐的图片变成了素描，skr~。
3. 百度图片爬虫+生成素描图
不过，这还不是我们的海量图片，为了达到海量这个词呢，我写了一个百度图片爬虫，不过本文不是教如何写爬虫代码的，这里我就直接放出爬虫代码，符和软件工程规范：
# crawler.spider.py
import re
import os
import time
import collections
from collections import namedtuple
import requests
from concurrent import futures
from tqdm import tqdm
from enum import enum
base_url = 'https://image.baidu.com/search/acjson?tn=resultjson_com&ipn=rj&ct=201326592&is=&fp=result&queryword={keyword}&cl=2&lm=-1&ie=utf-8&oe=utf-8&adpicid=&st=-1&z=&ic=&hd=&latest=©right=&word={keyword}&s=&se=&tab=&width=&height=&face=0&istype=2&qc=&nc=1&fr=&expermode=&force=&pn={page}&rn=30&gsm=&1568638554041='
headers = {
'referer': 'http://image.baidu.com/search/index?tn=baiduimage&ipn=r&ct=201326592&cl=2&lm=-1&st=-1&fr=&sf=1&fmq=1567133149621_r&pv=&ic=0&nc=1&z=0&hd=0&latest=0©right=0&se=1&showtab=0&fb=0&width=&height=&face=0&istype=2&ie=utf-8&sid=&word=%e5%a3%81%e7%ba%b8',
'user-agent': 'mozilla/5.0 (windows nt 10.0; win64; x64) applewebkit/537.36 (khtml, like gecko) chrome/75.0.3770.100 safari/537.36',
'x-requested-with': 'xmlhttprequest', }
class baiduspider:
def __init__(self, max_works, images_type):
self.max_works = max_works
self.httpstatus = enum('status', ['ok', 'not_found', 'error'])
self.result = namedtuple('result', 'status data')
self.session = requests.session()
self.img_type = images_type
self.img_num = none
self.headers = headers
self.index = 1
def get_img(self, img_url):
res = self.session.get(img_url)
if res.status_code != 200:
res.raise_for_status()
return res.content
def download_one(self, img_url, verbose):
try:
image = self.get_img(img_url)
except requests.exceptions.httperror as e:
res = e.response
if res.status_code == 404:
status = self.httpstatus.not_found
msg = 'not_found'
else:
raise
else:
self.save_img(self.img_type, image)
status = self.httpstatus.ok
msg = 'ok'
if verbose:
print(img_url, msg)
return self.result(status, msg)
def get_img_url(self):
urls = [base_url.format(keyword=self.img_type, page=page) for page in self.img_num]
for url in urls:
res = self.session.get(url, headers=self.headers)
if res.status_code == 200:
img_list = re.findall(r'"thumburl":"(.*?)"', res.text)
# 返回出图片地址，配合其他函数运行
yield {img_url for img_url in img_list}
elif res.status_code == 404:
print('-----访问失败，找不到资源-----')
yield none
elif res.status_code == 403:
print('*****访问失败，服务器拒绝访问*****')
yield none
else:
print('>>> 网络连接失败 <<<')
yield none
def download_many(self, img_url_set, verbose=false):
if img_url_set:
counter = collections.counter()
with futures.threadpoolexecutor(self.max_works) as executor:
to_do_map = {}
for img in img_url_set:
future = executor.submit(self.download_one, img, verbose)
to_do_map[future] = img
done_iter = futures.as_completed(to_do_map)
if not verbose:
done_iter = tqdm(done_iter, total=len(img_url_set))
for future in done_iter:
try:
res = future.result()
except requests.exceptions.httperror as e:
error_msg = 'http error {res.status_code} - {res.reason}'
error_msg = error_msg.format(res=e.response)
except requests.exceptions.connectionerror:
error_msg = 'connectionerror error'
else:
error_msg = ''
status = res.status
if error_msg:
status = self.httpstatus.error
counter[status] += 1
if verbose and error_msg:
img = to_do_map[future]
print('***error for {} : {}'.format(img, error_msg))
return counter
else:
pass
def save_img(self, img_type, image):
with open('{}/{}.jpg'.format(img_type, self.index), 'wb') as f:
f.write(image)
self.index += 1
def what_want2download(self):
# self.img_type = input('请输入你想下载的图片类型，什么都可以哦~ >>> ')
try:
os.mkdir(self.img_type)
except fileexistserror:
pass
img_num = input('请输入要下载的数量(1位数代表30张，列如输入1就是下载30张，2就是60张)：>>> ')
while true:
if img_num.isdigit():
img_num = int(img_num) * 30
self.img_num = range(30, img_num + 1, 30)
break
else:
img_num = input('输入错误，请重新输入要下载的数量>>> ')
def main(self):
# 获取图片类型和下载的数量
total_counter = {}
self.what_want2download()
for img_url_set in self.get_img_url():
if img_url_set:
counter = self.download_many(img_url_set, false)
for key in counter:
if key in total_counter:
total_counter[key] += counter[key]
else:
total_counter[key] = counter[key]
else:
# 可以为其添加报错功能
pass
time.sleep(.5)
return total_counter
if __name__ == '__main__':
max_works = 20
bd_spider = baiduspider(max_works)
print(bd_spider.main())
# sketch_the_generated_code.py
import cv2
def drawing(src, id=none):
image_rgb = cv2.imread(src)
image_gray = cv2.cvtcolor(image_rgb, cv2.color_bgr2gray)
image_blur = cv2.gaussianblur(image_gray, ksize=(21, 21), sigmax=0, sigmay=0)
image_blend = cv2.divide(image_gray, image_blur, scale=255)
cv2.imwrite(f'drawing_images/result-{id}.jpg', image_blend)
# image_list.image_list_path.py
import os
from natsort import natsorted
images_list = []
def image_list(path):
global images_list
for root, dirs, files in os.walk(path):
# 按文件名排序
# files.sort()
files = natsorted(files)
# 遍历所有文件
for file in files:
# 如果后缀名为 .jpg
if os.path.splitext(file)[1] == '.jpg':
# 拼接成完整路径
# print(file)
filepath = os.path.join(root, file)
print(filepath)
# 添加到数组
images_list.append(filepath)
return images_list
# main.py
import time
from sketch_the_generated_code import drawing
from crawler.spider import baiduspider
from image_list.image_list_path import image_list
import os
max_words = 20
if __name__ == '__main__':
# now_path = os.getcwd()
# img_type = 'ai'
img_type = input('请输入你想下载的图片类型，什么都可以哦~ >>> ')
bd_spider = baiduspider(max_words, img_type)
print(bd_spider.main())
time.sleep(10) # 这里设置睡眠时间，让有足够的时间去添加，这样读取就，去掉或者太短会报错，所以
for index, path in enumerate(image_list(img_type)):
drawing(src = path, id = index)
所以最终的目录结构如下所示：
c:.
│ main.py
│ sketch_the_generated_code.py
│
├─crawler
│ │ spider.py
│ │
│ └─__pycache__
│ spider.cpython-37.pyc
│
├─drawing
│ │ result.jpg
│ │ result1.jpg
│ │ sketch_the_generated_code.py
│ │ study.py
│ │
│ ├─images
│ │ image_1.jpg
│ │
│ └─__pycache__
│ sketch_the_generated_code.cpython-37.pyc
│
├─drawing_images
├─image_list
│ │ image_list_path.py
│ │
│ └─__pycache__
│ image_list_path.cpython-37.pyc
│
└─__pycache__
sketch_the_generated_code.cpython-37.pyc
至此，全部代码已经完成。
到此这篇关于python使用5行代码批量做小姐姐的素描图的文章就介绍到这了,更多相关python 批量做素描图内容请搜索www.887551.com以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持www.887551.com！
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