用python實現人像動漫化的簡單介紹

本文目錄一覽：

• 1、python用OpenCV轉卡通照片報錯，好像是pyrdown的使用有問題？
• 2、高大上的YOLOV3對象檢測演算法，使用python也可輕鬆實現
• 3、可以用Python代碼繪製一個人像嗎
• 4、python的應用範圍有哪些？
• 5、如何使用python讀取排版圖片？

python用OpenCV轉卡通照片報錯，好像是pyrdown的使用有問題？

你這個是pyrdown函數使用的時候，操作一次一個 M x N 的圖像就變成了一個 M/2 x N/2 的圖像。像素不是2的整數倍造成pyrup函數使用時像素出現不對等

高大上的YOLOV3對象檢測演算法，使用python也可輕鬆實現

繼續我們的目標檢測演算法的分享，前期我們介紹了SSD目標檢測演算法的python實現以及Faster-RCNN目標檢測演算法的python實現以及yolo目標檢測演算法的darknet的window環境安裝，本期我們簡單介紹一下如何使用python來進行YOLOV3的對象檢測演算法

YOLOV3的基礎知識大家可以參考往期文章，本期重點介紹如何使用python來實現

1、初始化模型

14-16 行：

模型的初始化依然使用cv下的DNN模型來載入模型，需要注意的是CV的版本需要大於3.4.2

5-8行：

初始化模型在coco上的label以便後期圖片識別使用

10-12行：

初始化圖片顯示方框的顏色

2、載入圖片，進行圖片識別

輸入識別的圖片進行圖片識別，這部分代碼跟往期的SSD 以及RCNN目標檢測演算法類似

19-20行：輸入圖片，獲取圖片的長度與寬度

25-29行：計算圖片的blob值，輸入神經網路，進行前向反饋預測圖片

只不過net.forward裡面是ln， 神經網路的所有out層

3、遍歷所有的out層，獲取檢測圖片的label與置信度

遍歷out層，獲取檢測到的label值以及置信度，檢測到這裡YOLOV3以及把所有的檢測計算完成，但是由於yolov3對重疊圖片或者靠的比較近的圖片檢測存在一定的問題，使用YOLOV3使用非最大值抑制來抑制弱的重疊邊界

竟然把墨鏡識別了手機，體現了YOLOV3在重疊圖片識別的缺點

4、應用非最大值抑制來抑制弱的重疊邊界，顯示圖片

56： 使用 非最大值抑制來抑制弱的重疊邊界

58-59行：遍歷所有圖片

61-62行：提取檢測圖片的BOX

64-68行：顯示圖片信息

70-71行：顯示圖片

利用python來實現YOLOV3，與SSD 以及RCNN代碼有很多類似的地方，大家可以參考往期的文章進行對比學習，把代碼執行一遍

進行視頻識別的思路：從視頻中提取圖片，進行圖片識別，識別完成後，再把識別的結果實時體現在視頻中，這部分代碼結合前期的視頻識別，大家可以參考多進程視頻實時識別篇，因為沒有多進程，檢測速度很慢，視頻看著比較卡

1、初始化模型以及視頻流

2、從視頻中提取圖片，進行圖片的blob值計算，進行神經網路的預測

3、提取檢測到圖片的置信度以及ID值

4、 應用非最大值抑制來抑制弱的重疊邊界，顯示圖片

5、關閉資源，顯示圖片處理信息

每個目標檢測演算法都有自己的優缺點，個人感覺，在精度要求不是太高的情況下SSD檢測演算法可以實現較快的速度實現，畢竟精度差不多的情況下，我們希望速度越快越好

可以用Python代碼繪製一個人像嗎

可以的。

基本思路：選好畫板大小，設置好畫筆顏色，粗細，定位好位置，依次畫鼻子，頭、耳朵、眼睛、腮、嘴、身體、手腳、，完事。

都知道，turtle 是 python 內置的一個比較有趣味的模塊，俗稱海龜作圖，它是基於 tkinter 模塊打造，提供一些簡單的繪圖工具。

python的應用範圍有哪些？

Python是一門簡單、易學並且很有前途的編程語言，很多人都對Python感興趣，但是當學完Python基礎用法之後，又會產生迷茫，尤其是自學的人員，不知道接下來的Python學習方向，以及學完之後能幹些什麼？以下是Python十大應用領域！

1. WEB開發

Python擁有很多免費數據函數庫、免費web網頁模板系統、以及與web伺服器進行交互的庫，可以實現web開發，搭建web框架，目前比較有名氣的Python web框架為Django。從事該領域應從數據、組件、安全等多領域進行學習，從底層了解其工作原理並可駕馭任何業內主流的Web框架。

2. 網路編程

網路編程是Python學習的另一方向，網路編程在生活和開發中無處不在，哪裡有通訊就有網路，它可以稱為是一切開發的「基石」。對於所有編程開發人員必須要知其然並知其所以然，所以網路部分將從協議、封包、解包等底層進行深入剖析。

3. 爬蟲開發

在爬蟲領域，Python幾乎是霸主地位，將網路一切數據作為資源，通過自動化程序進行有針對性的數據採集以及處理。從事該領域應學習爬蟲策略、高性能非同步IO、分散式爬蟲等，並針對Scrapy框架源碼進行深入剖析，從而理解其原理並實現自定義爬蟲框架。

4. 雲計算開發

Python是從事雲計算工作需要掌握的一門編程語言，目前很火的雲計算框架OpenStack就是由Python開發的，如果想要深入學習並進行二次開發，就需要具備Python的技能。

5. 人工智慧

MASA和Google早期大量使用Python，為Python積累了豐富的科學運算庫，當AI時代來臨後，Python從眾多編程語言中脫穎而出，各種人工智慧演算法都基於Python編寫，尤其PyTorch之後，Python作為AI時代頭牌語言的位置基本確定。

6. 自動化運維

Python是一門綜合性的語言，能滿足絕大部分自動化運維需求，前端和後端都可以做，從事該領域，應從設計層面、框架選擇、靈活性、擴展性、故障處理、以及如何優化等層面進行學習。

7. 金融分析

金融分析包含金融知識和Python相關模塊的學習，學習內容囊括Numpy\Pandas\Scipy數據分析模塊等，以及常見金融分析策略如「雙均線」、「周規則交易」、「羊駝策略」、「Dual Thrust 交易策略」等。

8. 科學運算

Python是一門很適合做科學計算的編程語言，97年開始，NASA就大量使用Python進行各種複雜的科學運算，隨著NumPy、SciPy、Matplotlib、Enthought librarys等眾多程序庫的開發，使得Python越來越適合做科學計算、繪製高質量的2D和3D圖像。

9. 遊戲開發

在網路遊戲開發中，Python也有很多應用，相比於Lua or C++，Python比Lua有更高階的抽象能力，可以用更少的代碼描述遊戲業務邏輯，Python非常適合編寫1萬行以上的項目，而且能夠很好的把網遊項目的規模控制在10萬行代碼以內。

10. 桌面軟體

Python在圖形界面開發上很強大，可以用tkinter/PyQT框架開發各種桌面軟體！

如何使用python讀取排版圖片？

可以用Pillow庫實現

給個參考：

python利用PIL拼接圖片（九宮格）