Python实现照片卡通化
目录
- 前言
- 环境部署
- 项目使用
- 景色类图像使用
- 人像类图像使用
- 总结
前言
之前看到一个有意思的开源项目，主要是可以将一张照片变成卡通漫画的风格。下面给大家放几张官方给出的部分效果图。
看到这个效果图，还是非常经验的。下面我会分享一下这个项目，并且选择一些我自己找的图片试验一下。
项目Github地址：github地址
环境部署
先使用git将项目下载下来。看一下项目结构。
我们看一下需要的环境。
非常简单，只要pytorch就可以了。如果有不太会安装的，可以参考：机器学习基础环境部署
项目使用
看一下readme怎么说明的。
直接使用命令，或者代码执行都可以，我们先看看如果命令操作的话都有哪些参数支持。
if __name__ == '__main__':
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument(
'--checkpoint',
type=str,
default='./weights/paprika.pt',
)
parser.add_argument(
'--input_dir',
type=str,
default='./samples/inputs',
)
parser.add_argument(
'--output_dir',
type=str,
default='./samples/results',
)
parser.add_argument(
'--device',
type=str,
default='cuda:0',
)
parser.add_argument(
'--upsample_align',
type=bool,
default=False,
help="Align corners in decoder upsampling layers"
)
parser.add_argument(
'--x32',
action="store_true",
help="Resize images to multiple of 32"
)
args = parser.parse_args()
test(args)
可以通过项目结构看到，作者提供了4个模型文件可供选择，可以用--checkpoint参数切换。需要提供图片的输入文件夹，修改--input_dir参数即可，经过我自己的几次验证，发现有的模型适合风景类型的图片，有的适合人像，下面我分成两部使用一下。
景色类图像使用
先看一下我准备的图片，三张风景的照片。
我使用个人认为比较好用的模型是paprika.pt。下面是执行过程。
看看效果
哦，第一张图的漫画效果有所欠缺，但是后面两张还是不错的。没有细品一波算法，猜测一下，可能是颜色区域较多，对比度越明显，可能漫画后的效果会更好。
人像类图像使用
最主要的还是人像，懂的都懂。下面是我准备的图片。
打算使用face_paint_512_v2.pt模型测试一下。下面直接展示处理后的效果。
效果还是很好的，是不是。
总结
我反复测试了不少图片，有的转化的并不是很好，但是大部分还是不错的，瑕不掩瑜。项目还是好项目，只是可能模型本身训练的数据不是非常全面吧。
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