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使用Python實(shí)現(xiàn)將圖片轉(zhuǎn)線條圖

更新時(shí)間：2025年02月18日 16:09:56 作者：一晌小貪歡

這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了如何使用Python實(shí)現(xiàn)將圖片轉(zhuǎn)線條圖,可以讓圖片看起來(lái)更加的有意思,感興趣的小伙伴可以跟隨小編一起學(xué)習(xí)一下

1、背景介紹

有時(shí)候我們需要將一張圖轉(zhuǎn)為線條圖片，這樣看起來(lái)更加的有意思，我們可以利用python中的一些圖片處理的庫(kù)對(duì)圖片進(jìn)行處理，先將圖片使用灰度模式讀取圖片，然后將圖片轉(zhuǎn)換成線條圖片

2、庫(kù)的安裝

庫(kù)	用途	安裝
PyQt5	界面設(shè)計(jì)	pip install PyQt5 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
opencv-python	視頻處理	pip install opencv-python -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
matplotlib	圖片處理	pip install matplotlib -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
os	獲取路徑	內(nèi)置庫(kù)無(wú)需安裝

3、完整代碼

注意事項(xiàng)，以下請(qǐng)用相對(duì)路徑

image = cv2.imread('aaa.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

# 讀取圖片，使用灰度模式讀取圖片
image = cv2.imread('aaa.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 使用Canny邊緣檢測(cè)算法進(jìn)行邊緣提取，threshold1和threshold2是邊緣檢測(cè)的閾值
edges = cv2.Canny(image, threshold1=100, threshold2=200)

# 創(chuàng)建一個(gè)圖形窗口，設(shè)置顯示圖像的大小
plt.figure(figsize=(10, 5))

# 顯示原始灰度圖像
plt.subplot(1, 2, 1)  # 將顯示區(qū)域分為1行2列，當(dāng)前顯示第一列
plt.title('Original Image')  # 給當(dāng)前圖像設(shè)置標(biāo)題
plt.imshow(image, cmap='gray')  # 顯示圖片，使用灰度色圖

# 顯示經(jīng)過(guò)Canny算法處理后的邊緣圖像
plt.subplot(1, 2, 2)  # 當(dāng)前顯示第二列
plt.title('Edges')  # 給邊緣圖像設(shè)置標(biāo)題
plt.imshow(edges, cmap='gray')  # 顯示邊緣檢測(cè)結(jié)果，使用灰度色圖

# 顯示所有圖像
plt.show()

# 將邊緣檢測(cè)的結(jié)果保存為圖片
cv2.imwrite('edges_output.jpg', edges)

5、完整代碼（GUI版本）

注意事項(xiàng)，以下請(qǐng)用相對(duì)路徑

import sys
import cv2
import os
from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QWidget, QVBoxLayout, QPushButton, QLabel, QFileDialog, QMessageBox
from PyQt5.QtCore import Qt


class ImageProcessor(QWidget):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.initUI()

    def initUI(self):
        self.setWindowTitle('批量圖像邊緣檢測(cè)')
        self.setGeometry(900, 500, 400, 200)

        layout = QVBoxLayout()

        self.label = QLabel('選擇圖片進(jìn)行批量邊緣檢測(cè)', self)
        self.label.setAlignment(Qt.AlignCenter)
        layout.addWidget(self.label)

        self.btn_select = QPushButton('選擇圖片', self)
        self.btn_select.clicked.connect(self.select_images)
        layout.addWidget(self.btn_select)

        self.btn_process = QPushButton('處理并保存', self)
        self.btn_process.clicked.connect(self.process_images)
        layout.addWidget(self.btn_process)

        self.setLayout(layout)

    def select_images(self):
        # 選擇多個(gè)圖片文件
        options = QFileDialog.Options()
        self.filenames, _ = QFileDialog.getOpenFileNames(self, "選擇圖片文件", "",
                                                         "Images (*.png *.jpg *.bmp);;All Files (*)", options=options)
        if self.filenames:
            # 獲取當(dāng)前工作目錄或自定義目錄作為基準(zhǔn)目錄
            base_dir = os.getcwd()  # 或者指定一個(gè)路徑，例如 r"C:\Users\小莊的Y9000P\Desktop"

            # 將絕對(duì)路徑轉(zhuǎn)換為相對(duì)路徑
            self.filenames = [os.path.relpath(filename, base_dir) for filename in self.filenames]

            self.label.setText(f'已選擇 {len(self.filenames)} 張圖片')

    def process_images(self):
        if not self.filenames:
            QMessageBox.warning(self, '警告', '請(qǐng)先選擇圖片文件')
            return

        for filename in self.filenames:
            try:
                print(f"正在處理文件: {filename}")  # 添加調(diào)試信息
                # 讀取圖片，使用灰度模式讀取圖片
                image = cv2.imread(filename, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

                if image is None:
                    print(f"無(wú)法讀取文件: {filename}")  # 添加調(diào)試信息
                    raise Exception(f"無(wú)法讀取文件: {filename}")

                # 使用Canny邊緣檢測(cè)算法進(jìn)行邊緣提取
                edges = cv2.Canny(image, threshold1=100, threshold2=200)

                # 保存邊緣檢測(cè)結(jié)果
                output_filename = filename.rsplit('.', 1)[0] + '_edges.jpg'
                cv2.imwrite(output_filename, edges)

            except Exception as e:
                QMessageBox.warning(self, '錯(cuò)誤', f'處理文件 {filename} 時(shí)出錯(cuò): {str(e)}')
                continue

        QMessageBox.information(self, '完成', '所有圖片處理完成并已保存')


if __name__ == '__main__':
    app = QApplication(sys.argv)
    ex = ImageProcessor()
    ex.show()
    sys.exit(app.exec_())

效果圖