Python处理图像五个有趣场景,很实用!
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· 2021-03-29
来源 | Python大数据分析
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:
![](https://filescdn.proginn.com/a6e4e48458e03eb188559f9224319a0b/346c556dff78eff422e59b656fa00160.webp)
生成手绘后:
![](https://filescdn.proginn.com/4f74d3aae49ecfdfb738211107e4fb5f/85bf11c9c9b86d21343b8cae5d718db4.webp)
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。
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。
![](https://filescdn.proginn.com/a81fa012b024700d20455722d19fad02/eec498f9eb7625af543b997a2a078ff8.webp)
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)
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。
![](https://filescdn.proginn.com/c5b5554e3073f8c69336ff635f268837/cb14970ddb3b397200be5d0e96814328.webp)
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)
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。
![](https://filescdn.proginn.com/423f94e74118272f6b1cd68f5adfc0f4/f51b17c418438cfc956fa96279a56823.webp)
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)
python还可以做很多有趣的图像处理,大家可以玩起来!
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