Python的用处还是比较的大的,在工作当中,方方面面的都会遇到使用Python这门技能。那么,怎么实现图形之间的转换呢?比如,将我们平常的头像,转换成为动漫风格的呢?下面就给大家详细解答下。
最近在Github上面有看到将头像转化成动漫风的项目,但是对于不少没有技术背景的同学来说可能就不知道该怎么使用了,小编今天制作了一个UI界面,大家可以通过一键点击就实现头像照片转化成动漫风格的功能。
PyQt5框架
用Python编程语言来制作UI界面的框架有很多哈,大家原则上哪种框架用的顺手就用哪种框架,小编这里使用的是PyQt的框架,因为它支持手动绘制控件,并且可以动态加载,我们在Pycharm当中添加上QtDesigner作为外部工具,来进行界面设置,生成ui文件,步骤如下
其中需要填写的内容当中:
Name:可以自己自定义
program:QtDesigner的安装路径,小编这里引用的是Anaconda下面安装的PyQt5-tools的相关文件
parameter:不填
directory:
在导入成功之后,我们打开QtDesigner的初始界面
然后在界面的左边,我们能看到一系列的空间,我们可以将这些控件拖拽到界面当中进行UI的设计,
其中常用的控件有:
Push Button:按钮
Line Edit:文本编辑框
Label:标签
Horizontal Line:水平线
Graphics View:绘画
代码逻辑
当我们点击“选择图片”实现图片上传的功能,代码如下
#选择本地图片上传
def openImage(self): global imgNamepath#这里为了方便别的地方引用图片路径,将其设置为全局变量 imgNamepath,imgType=QFileDialog.getOpenFileName(self.ui,"选择图片","D:","*.jpg;;*.png;;All Files(*)") img=QtGui.QPixmap(imgNamepath).scaled(self.ui.label_4.size(),aspectMode=Qt.KeepAspectRatio) print("img:",img.width(),img.height()) self.ui.label_4.setFixedSize(img.width(),img.height()) #在label控件上显示选择的图片 self.ui.label_4.setPixmap(img) self.ui.label_4.repaint() #显示所选图片的路径 self.ui.lineEdit.setText(imgNamepath) 同样地,当我们点击“保存”按钮的时候,实现图片保存在本地的功能,代码如下 def saveImage(self): img=self.ui.label_5.pixmap().toImage() fpath,ftype=QFileDialog.getSaveFileName(self.ui,"保存","D:","*.jpg;;*.png;;All Files(*)") img.save(fpath) 而当我们点击“开始”按钮的时候便尝试将上传的图片转换成动漫风格,代码如下 def startAction(self): net=Generator() net.load_state_dict(torch.load("./weights/face_paint_512_v2.pt",map_location="cpu")) net.to("cpu").eval() image=self.load_image(imgNamepath) print("开始加载图片.......") with torch.no_grad(): image=to_tensor(image).unsqueeze(0)*2-1 out=net(image.to("cpu"),False).cpu() out=out.squeeze(0).clip(-1,1)*0.5+0.5 out=to_pil_image(out) image_name=imgNamepath.split(".")[0] out.save(image_name+"_animegan"+".png") print("图片保存成功!!") imgShow=QtGui.QPixmap(image_name+"_animegan"+".png").scaled(self.ui.label_5.size(),aspectMode=Qt.KeepAspectRatio) self.ui.label_5.setFixedSize(imgShow.width(),imgShow.height()) self.ui.label_5.setScaledContents(True) self.ui.label_5.setPixmap(imgShow) print(f"image saved:{image_name}")
代码中我们是引用了预先训练完成的神经网络,并且默认的是用电脑的CPU来跑这个模型,所以整体运行下来需要点时间,这个根据不同电脑的硬件配置而定,其余的代码如下所示
class Pic1: def __init__(self): self.ui=QUiLoader().load('pic_1.ui') self.ui.pushButton.clicked.connect(self.openImage) self.ui.pushButton_2.clicked.connect(self.startAction) self.ui.pushButton_3.clicked.connect(self.saveImage)
然后我们开始运行整个界面
if __name__=='__main__': app=QApplication([]) #显示创建的界面 MainWindow=Pic1()#创建窗体对象 MainWindow.ui.show()#显示窗体 app.exit(app.exec_())#程序关闭时退出进程
最后的最后我们通过pyinstaller将其打包成exe可执行文件,当然代码当中我们用到了外部的第三方文件,因此打包的过程也会比单个文件的打包会更加的复杂一些,下一篇文章中小编再来详细的说明如何操作
以上就位大家总结完毕了,希望可以为各位读者带来帮助。
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