Pythonの光合成方法を詳しく解説
【関連する学習の推奨事項: Python チュートリアル]
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まえがき
映画を見ていたらフォトウォール機能を発見し、こうやって写真を生成するのは面白いと思い、始めてみました。 Pythonでやってみたら便利そうだったので記念に写真を撮ってみるのもいいかもしれません。
P: 後になって、私がやりたい機能がモンタージュパズルというものだと知ったので、とりあえずこのブログに記録として残しておきます、時間があったらモンタージュパズルのアルゴリズムを見てみたいと思います
Github
https://github.com/jiandi1027/photo.git
効果
Y ブロックに分割し、X * Y
2 の 4 枚の写真のみが撮影される可能性があります) # 打开图片
base = Image.open(baseImgPath)
base = base.convert('RGBA')
# 获取图片文件夹图片并打乱顺序
files = glob.glob(imagesPath + '/*.*')
random.shuffle(files)
# 图片数量
num = len(files)
# 底图大小
x = base.size[0]
y = base.size[1]
# 每张图片数量 这个公式是为了xNum * yNum 的总图片数量<num又成比例的最大整数
yNum = int((num / (y / x)) ** 0.5)
if yNum == 0:
yNum = 1
xNum = int(num / yNum)
# 图片大小 因为像素没有小数点 为防止黑边所以+1
xSize = int(x / xNum) + 1
ySize = int(y / yNum) + 1
for file in files: fromImage = Image.open(file) i = int(num % xNum) j = int(num / xNum) out = fromImage.resize((xSize, ySize), Image.ANTIALIAS).convert('RGBA') toImage.paste(out, (i * xSize, j * ySize)) toImage = toImage.convert('RGBA') img = Image.blend(base, toImage, 0.3) # 显示图片 photo = ImageTk.PhotoImage(img) showLabel.config(image=photo) showLabel.image = photo if num < xNum * yNum: num = num + 1
toImage.save('generator.png')
img.save(" Final.png")4.ビジュアル インターフェイスを確立します
5.Pyinstaller が exe 実行可能ファイルを生成します
pyinstaller モジュールをインストールし、コマンドを実行して exe ファイルを生成します
pyinstaller -F -w test.py (-w就是取消窗口)
その後、合成画像にランダムな位置を使用したり、白黒や瞬間的な表示などの特殊効果を追加したり、オプションの透明度など、いくつかの特殊効果が最適化されました。
import PIL.Image as Image import glob import random import tkinter.filedialog from tkinter.filedialog import askdirectory, Label, Button, Radiobutton, Entry import threading import numpy as np from PIL import ImageTk alpha = 0.3 imagesPath = '' # 滑动条回调 修改透明度 def resize(ev=None): global alpha alpha = scale.get() / 100 # 黑白 def blackWithe(image): # r,g,b = r*0.299+g*0.587+b*0.114 im = np.asarray(image.convert('RGB')) trans = np.array([[0.299, 0.587, 0.114], [0.299, 0.587, 0.114], [0.299, 0.587, 0.114]]).transpose() im = np.dot(im, trans) return Image.fromarray(np.array(im).astype('uint8')) # 流年 def fleeting(image, params=12): im = np.asarray(image.convert('RGB')) im1 = np.sqrt(im * [1.0, 0.0, 0.0]) * params im2 = im * [0.0, 1.0, 1.0] im = im1 + im2 return Image.fromarray(np.array(im).astype('uint8')) # 旧电影 def oldFilm(image): im = np.asarray(image.convert('RGB')) # r=r*0.393+g*0.769+b*0.189 g=r*0.349+g*0.686+b*0.168 b=r*0.272+g*0.534b*0.131 trans = np.array([[0.393, 0.769, 0.189], [0.349, 0.686, 0.168], [0.272, 0.534, 0.131]]).transpose() # clip 超过255的颜色置为255 im = np.dot(im, trans).clip(max=255) return Image.fromarray(np.array(im).astype('uint8')) # 反色 def reverse(image): im = 255 - np.asarray(image.convert('RGB')) return Image.fromarray(np.array(im).astype('uint8')) def chooseBaseImagePath(): name = tkinter.filedialog.askopenfilename() if name != '': global baseImgPath baseImgPath = name baseImageLabel.config(text=name) baseImg = Image.open(baseImgPath) widthEntry.delete(0, tkinter.END) heightEntry.delete(0, tkinter.END) widthEntry.insert(0, baseImg.size[0]) heightEntry.insert(0, baseImg.size[1]) else: baseImageLabel.config(text="您没有选择任何文件") def chooseImagesPath(): name = askdirectory() if name != '': global imagesPath imagesPath = name ImagesLabel.config(text=name) else: ImagesLabel.config(text="您没有选择任何文件") def thread_it(func, *args): # 创建 t = threading.Thread(target=func, args=args) # 守护 !!! t.setDaemon(True) # 启动 t.start() def test(): MyThread(1, "Thread-1", 1).start() baseImgPath = '' def generator(): baseImg = Image.open(baseImgPath) baseImg = baseImg.convert('RGBA') files = glob.glob(imagesPath + '/*.*') # 获取图片 random.shuffle(files) num = len(files) # 模板图片大小 x = baseImg.size[0] y = baseImg.size[1] # 每张图片数量 这个公式是为了xNum * yNum 的总图片数量<num又成比例的最大整数 yNum = int((num / (y / x)) ** 0.5) if yNum == 0: yNum = 1 xNum = int(num / yNum) # 图片大小 因为像素没有小数点 为防止黑边所以+1 xSize = int(x / xNum) + 1 ySize = int(y / yNum) + 1 # 生成数量的随机列表 用于随机位置合成图片 l = [n for n in range(0, xNum * yNum)] random.shuffle(l) toImage = Image.new('RGB', (x, y)) num = 1 for file in files: if num <= xNum * yNum: num = num + 1 else: break fromImage = Image.open(file) temp = l.pop() i = int(temp % xNum) j = int(temp / xNum) out = fromImage.resize((xSize, ySize), Image.ANTIALIAS).convert('RGBA') toImage.paste(out, (i * xSize, j * ySize)) toImage = toImage.convert('RGBA') img = Image.blend(baseImg, toImage, alpha) # 特效 但是会读取像素会降低效率 choose = v.get() if choose == 1: img = blackWithe(img) elif choose == 2: img = fleeting(img) elif choose == 3: img = oldFilm(img) elif choose == 4: img = reverse(img) resize = img.resize((300, 300), Image.ANTIALIAS).convert('RGBA') # 显示图片 photo = ImageTk.PhotoImage(resize) showLabel.config(image=photo) showLabel.image = photo toImage.save('generator.png') img = img.resize((int(widthEntry.get()),int(heightEntry.get())), Image.ANTIALIAS).convert('RGBA') img.save("final.png") resize.save("resize.png") class MyThread(threading.Thread): # 继承父类threading.Thread def __init__(self, threadID, name, counter): threading.Thread.__init__(self) self.threadID = threadID self.name = name self.counter = counter def run(self): # 把要执行的代码写到run函数里面 线程在创建后会直接运行run函数 generator() root = tkinter.Tk() root.title('generator') root.geometry('500x550') baseImageLabel = Label(root, text='') baseImageLabel.place(x=10, y=10) baseImageBtn = Button(root, text="选择底图", command=chooseBaseImagePath).place(x=10, y=30) ImagesLabel = Label(root, text='') ImagesLabel.place(x=10, y=60) ImagesBtn = Button(root, text="选择合成图文件夹", command=chooseImagesPath).place(x=10, y=80) v = tkinter.IntVar() v.set(0) Radiobutton(root, variable=v, text='默认', value=0, ).place(x=10, y=120) Radiobutton(root, variable=v, text='黑白', value=1, ).place(x=110, y=120) Radiobutton(root, variable=v, text='流年', value=2, ).place(x=210, y=120) Radiobutton(root, variable=v, text='旧电影', value=3, ).place(x=310, y=120) Radiobutton(root, variable=v, text='反色', value=4, ).place(x=410, y=120) scaleLabel = Label(root, text='透明度').place(x=10, y=170) scale = tkinter.Scale(root, from_=0, to=100, orient=tkinter.HORIZONTAL, command=resize) scale.set(30) # 设置初始值 scale.pack(fill=tkinter.X, expand=1) scale.place(x=70, y=150) Label(root, text='宽(像素)').place(x=180, y=170) widthEntry = Entry(root, bd=1) widthEntry.place(x=230, y=173, width=100) Label(root, text='高(像素)').place(x=320, y=170) heightEntry = Entry(root, bd=1) heightEntry.place(x=370, y=173, width=100) generatorBtn = Button(root, text="生成", command=test).place(x=10, y=220) showLabel = Label(root) showLabel.place(x=100, y=220) root.mainloop()
プログラミングについてさらに詳しく知りたい場合は、php training 列に注目してください。
以上がPythonの光合成方法を詳しく解説の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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PHPとPythonには独自の利点と短所があり、選択はプロジェクトのニーズと個人的な好みに依存します。 1.PHPは、大規模なWebアプリケーションの迅速な開発とメンテナンスに適しています。 2。Pythonは、データサイエンスと機械学習の分野を支配しています。

CentOSシステムでのPytorchモデルの効率的なトレーニングには手順が必要であり、この記事では詳細なガイドが提供されます。 1。環境の準備:Pythonおよび依存関係のインストール:Centosシステムは通常Pythonをプリインストールしますが、バージョンは古い場合があります。 YumまたはDNFを使用してPython 3をインストールし、PIP:sudoyumupdatepython3(またはsudodnfupdatepython3)、pip3install-upgradepipをアップグレードすることをお勧めします。 cuda and cudnn(GPU加速):nvidiagpuを使用する場合は、cudatoolをインストールする必要があります

DockerはLinuxカーネル機能を使用して、効率的で孤立したアプリケーションランニング環境を提供します。その作業原則は次のとおりです。1。ミラーは、アプリケーションを実行するために必要なすべてを含む読み取り専用テンプレートとして使用されます。 2。ユニオンファイルシステム(UnionFS)は、違いを保存するだけで、スペースを節約し、高速化する複数のファイルシステムをスタックします。 3.デーモンはミラーとコンテナを管理し、クライアントはそれらをインタラクションに使用します。 4。名前空間とcgroupsは、コンテナの分離とリソースの制限を実装します。 5.複数のネットワークモードは、コンテナの相互接続をサポートします。これらのコア概念を理解することによってのみ、Dockerをよりよく利用できます。

Pytorch GPUアクセラレーションを有効にすることで、CentOSシステムでは、PytorchのCUDA、CUDNN、およびGPUバージョンのインストールが必要です。次の手順では、プロセスをガイドします。CUDAおよびCUDNNのインストールでは、CUDAバージョンの互換性が決定されます。NVIDIA-SMIコマンドを使用して、NVIDIAグラフィックスカードでサポートされているCUDAバージョンを表示します。たとえば、MX450グラフィックカードはCUDA11.1以上をサポートする場合があります。 cudatoolkitのダウンロードとインストール:nvidiacudatoolkitの公式Webサイトにアクセスし、グラフィックカードでサポートされている最高のCUDAバージョンに従って、対応するバージョンをダウンロードしてインストールします。 cudnnライブラリをインストールする:

PythonとJavaScriptには、コミュニティ、ライブラリ、リソースの観点から、独自の利点と短所があります。 1)Pythonコミュニティはフレンドリーで初心者に適していますが、フロントエンドの開発リソースはJavaScriptほど豊富ではありません。 2)Pythonはデータサイエンスおよび機械学習ライブラリで強力ですが、JavaScriptはフロントエンド開発ライブラリとフレームワークで優れています。 3)どちらも豊富な学習リソースを持っていますが、Pythonは公式文書から始めるのに適していますが、JavaScriptはMDNWebDocsにより優れています。選択は、プロジェクトのニーズと個人的な関心に基づいている必要があります。

MINIOオブジェクトストレージ:CENTOSシステムの下での高性能展開Minioは、Amazons3と互換性のあるGO言語に基づいて開発された高性能の分散オブジェクトストレージシステムです。 Java、Python、JavaScript、Goなど、さまざまなクライアント言語をサポートしています。この記事では、CentosシステムへのMinioのインストールと互換性を簡単に紹介します。 Centosバージョンの互換性Minioは、Centos7.9を含むがこれらに限定されない複数のCentosバージョンで検証されています。

CentOSでPytorchバージョンを選択する場合、次の重要な要素を考慮する必要があります。1。CUDAバージョンの互換性GPUサポート:NVIDIA GPUを使用してGPU加速度を活用したい場合は、対応するCUDAバージョンをサポートするPytorchを選択する必要があります。 NVIDIA-SMIコマンドを実行することでサポートされているCUDAバージョンを表示できます。 CPUバージョン:GPUをお持ちでない場合、またはGPUを使用したくない場合は、PytorchのCPUバージョンを選択できます。 2。PythonバージョンPytorch

NGINXのインストールをインストールするには、次の手順に従う必要があります。開発ツール、PCRE-Devel、OpenSSL-Develなどの依存関係のインストール。 nginxソースコードパッケージをダウンロードし、それを解凍してコンパイルしてインストールし、/usr/local/nginxとしてインストールパスを指定します。 nginxユーザーとユーザーグループを作成し、アクセス許可を設定します。構成ファイルnginx.confを変更し、リスニングポートとドメイン名/IPアドレスを構成します。 nginxサービスを開始します。依存関係の問題、ポート競合、構成ファイルエラーなど、一般的なエラーに注意する必要があります。パフォーマンスの最適化は、キャッシュをオンにしたり、ワーカープロセスの数を調整するなど、特定の状況に応じて調整する必要があります。
