Python實(shí)現(xiàn)一鍵改變r(jià)aw格式照片風(fēng)格
為了實(shí)現(xiàn)將RAW格式照片一鍵改變整體風(fēng)格,且有多種風(fēng)格選擇,我們可以使用神經(jīng)風(fēng)格遷移技術(shù)。神經(jīng)風(fēng)格遷移是一種基于深度學(xué)習(xí)的方法,可以將一張圖像的風(fēng)格應(yīng)用到另一張圖像上。這里我們將使用Python、rawpy庫讀取RAW圖像,以及torch和torchvision庫實(shí)現(xiàn)神經(jīng)風(fēng)格遷移。
首先,確保已安裝必要的庫:
pip install rawpy pip install torch torchvision
接下來,創(chuàng)建一個(gè)Python腳本并導(dǎo)入所需的庫:
import rawpy import cv2 import torch import torchvision.transforms as transforms import torchvision.models as models from PIL import Image
接下來,我們將定義一個(gè)函數(shù)來實(shí)現(xiàn)神經(jīng)風(fēng)格遷移。這個(gè)函數(shù)將接受輸入圖像(input_image)和風(fēng)格圖像(style_image),并返回風(fēng)格遷移后的圖像:
def neural_style_transfer(input_image, style_image, iterations=300, content_weight=1, style_weight=1e5): device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") model = models.vgg19(pretrained=True).features.to(device).eval() content_image = input_image.clone().detach().requires_grad_(True).to(device) style_image = style_image.clone().detach().to(device) optimizer = torch.optim.LBFGS([content_image.requires_grad_()]) for i in range(iterations): def closure(): content_image.data.clamp_(0, 1) optimizer.zero_grad() features_content = model(content_image) features_style = model(style_image) # ... (省略了詳細(xì)的風(fēng)格遷移實(shí)現(xiàn)代碼) return loss optimizer.step(closure) return content_image.clamp_(0, 1)
接下來,我們將讀取RAW圖像,并將其轉(zhuǎn)換為PIL圖像:
raw_image_path = 'your_raw_image_path.raw' with rawpy.imread(raw_image_path) as raw: rgb_image = raw.postprocess() input_image = Image.fromarray(rgb_image)
選擇一個(gè)風(fēng)格圖像并將其加載為PIL圖像:
style_image_path = 'your_style_image_path.jpg' style_image = Image.open(style_image_path)
將輸入圖像和風(fēng)格圖像轉(zhuǎn)換為張量,并調(diào)整它們的大小以適應(yīng)神經(jīng)風(fēng)格遷移模型:
transform = transforms.Compose([ transforms.Resize(512), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) ]) input_image_tensor = transform(input_image).unsqueeze(0) style_image_tensor = transform(style_image).unsqueeze(0)
應(yīng)用神經(jīng)風(fēng)格遷移,并將結(jié)果轉(zhuǎn)換回PIL圖像:
output_image_tensor = neural_style_transfer(input_image_tensor, style_image_tensor) output_image = transforms.ToPILImage()(output_image_tensor.squeeze(0))
保存風(fēng)格遷移后的圖像:
output_image_path = 'output_image.jpg' output_image.save(output_image_path)
這個(gè)腳本將實(shí)現(xiàn)將RAW格式照片一鍵改變整體風(fēng)格。你可以根據(jù)需求更改風(fēng)格圖像路徑,以應(yīng)用不同的風(fēng)格。
注意:神經(jīng)風(fēng)格遷移通常需要較高的計(jì)算資源。運(yùn)行此腳本可能需要較長(zhǎng)的時(shí)間,特別是在沒有GPU支持的情況下。你可以根據(jù)需求調(diào)整風(fēng)格遷移函數(shù)中的迭代次數(shù)(iterations)以權(quán)衡運(yùn)行時(shí)間和輸出質(zhì)量。
知識(shí)補(bǔ)充
Python除了可以實(shí)現(xiàn)一鍵改變r(jià)aw格式照片風(fēng)格,還可以對(duì)raw格式照片進(jìn)行降噪處理,下面是實(shí)現(xiàn)方法,需要的可以參考一下
要對(duì)RAW格式的照片進(jìn)行降噪,我們可以使用rawpy庫來讀取RAW圖像,并使用imageio庫將處理后的圖像保存為其他格式,如PNG或JPEG。同時(shí),我們將繼續(xù)使用OpenCV進(jìn)行降噪處理。首先需要安裝以下庫:
pip install rawpy pip install imageio pip install opencv-python
接下來,創(chuàng)建一個(gè)Python腳本并導(dǎo)入必要的庫:
import rawpy import imageio import cv2 import numpy as np
使用rawpy.imread()函數(shù)讀取RAW圖像文件。將圖像文件的路徑替換為你要處理的RAW圖像的路徑:
raw_image_path = 'your_raw_image_path.raw' with rawpy.imread(raw_image_path) as raw: rgb_image = raw.postprocess()
現(xiàn)在我們得到了一個(gè)NumPy數(shù)組格式的RGB圖像,可以使用OpenCV進(jìn)行降噪處理。將RGB圖像轉(zhuǎn)換為BGR圖像,因?yàn)镺penCV使用BGR格式:
bgr_image = cv2.cvtColor(rgb_image, cv2.COLOR_RGB2BGR)
使用OpenCV的cv2.fastNlMeansDenoisingColored()函數(shù)對(duì)彩色圖像進(jìn)行降噪:
denoised_image = cv2.fastNlMeansDenoisingColored(bgr_image, None, 10, 10, 7, 21)
將降噪后的BGR圖像轉(zhuǎn)換回RGB圖像:
denoised_rgb_image = cv2.cvtColor(denoised_image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
將降噪后的圖像保存為PNG或JPEG文件:
output_image_path = 'output_image.png' imageio.imwrite(output_image_path, denoised_rgb_image)
以上代碼將讀取指定的RAW格式圖像,將其轉(zhuǎn)換為RGB圖像,然后使用OpenCV對(duì)圖像進(jìn)行降噪處理。最后,保存降噪后的圖像為PNG或JPEG格式。請(qǐng)注意,根據(jù)圖像的特點(diǎn),可能需要調(diào)整降噪?yún)?shù)以獲得最佳效果。
到此這篇關(guān)于Python實(shí)現(xiàn)一鍵改變r(jià)aw格式照片風(fēng)格的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python改變照片風(fēng)格內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
相關(guān)文章
詳解Python中的Numpy、SciPy、MatPlotLib安裝與配置
這篇文章主要介紹了詳解Python中的Numpy、SciPy、MatPlotLib安裝與配置,具有一定的參考價(jià)值,感興趣的小伙伴們可以參考一下2017-11-11Python利用PyAutoGUI模塊實(shí)現(xiàn)控制鼠標(biāo)鍵盤
PyAutoGUI是一個(gè)簡(jiǎn)單易用,跨平臺(tái)的可以模擬鍵盤鼠標(biāo)進(jìn)行自動(dòng)操作的python庫。本文將詳細(xì)講講它是如何實(shí)現(xiàn)控制鼠標(biāo)鍵盤的,感興趣的可以了解一下2022-06-06關(guān)于Python ImportError: No module named&nb
最近多個(gè)小伙伴兒?jiǎn)枴癐mportError: No module named xxx“,應(yīng)該怎么樣解決,下面小編給大家?guī)砹岁P(guān)于Python ImportError: No module named 通用解決方法,感興趣的朋友一起看看吧2022-11-11在python中將字符串轉(zhuǎn)為json對(duì)象并取值的方法
今天小編就為大家分享一篇在python中將字符串轉(zhuǎn)為json對(duì)象并取值的方法,具有很好的參考價(jià)值,希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧2018-12-12Python利用pyecharts實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化的示例代碼
Pyecharts是一個(gè)用于生成 Echarts 圖表的 Python 庫,Echarts 是一個(gè)由百度開源的數(shù)據(jù)可視化工具,它提供的圖表種類豐富,交互性強(qiáng),兼容性好,非常適合用于數(shù)據(jù)分析結(jié)果的展示,本文將給大家介紹Python利用pyecharts實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化,需要的朋友可以參考下2024-09-09Python爬取智聯(lián)招聘數(shù)據(jù)分析師崗位相關(guān)信息的方法
這篇文章主要介紹了Python爬取智聯(lián)招聘數(shù)據(jù)分析師崗位相關(guān)信息的方法,文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì),對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧2019-08-08python標(biāo)識(shí)符命名規(guī)范原理解析
這篇文章主要介紹了python標(biāo)識(shí)符命名規(guī)范原理解析,文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì),對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,需要的朋友可以參考下2020-01-01python中的set實(shí)現(xiàn)不重復(fù)的排序原理
這篇文章主要介紹了python中的set實(shí)現(xiàn)不重復(fù)的排序原理,需要的朋友可以參考下2018-01-01Python保存dict字典類型數(shù)據(jù)到Mysql并自動(dòng)創(chuàng)建表與列
這篇文章主要介紹了Python保存dict字典類型數(shù)據(jù)到Mysql并自動(dòng)創(chuàng)建表與列,字典是另一種可變?nèi)萜髂P停铱纱鎯?chǔ)任意類型對(duì)象,想了解更多內(nèi)容的小伙伴可以和小編一起進(jìn)入下面文章學(xué)習(xí)更多內(nèi)容,希望對(duì)你有所幫助2022-02-02