源码分享 python 实用技巧：几十行代码将照片转换成素描图、随后打包成可执行文件

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# 超美观的打印库from pprint import pprint# 图像处理库from PIL import Image# 科学计算库import numpy as np# GUI文件打开窗口import tkinter.filedialog

制作文件打开窗口

# 创建根窗口root = tkinter.Tk().withdraw()# 文件选择对话窗口，返回文件对象file_ = tkinter.filedialog.askopenfilename()pprint("1、读取原始图像成功")

素描图转换

# 加入异常处理try:# 定义颜色深度（0~100，值越大颜色越深）depth = 20# 获取照片灰度的梯度值image_grad = np.gradient(np.asarray(Image.open(file_).convert('L')).astype('int'))pprint("2、获取图像梯度值成功")# 分别获取X，Y方向的梯度值，然后使用颜色深度进行处理grad_x, grad_y = image_grad[0] * depth / 100., image_grad[1] * depth / 100.pprint("3、颜色深度处理成功")# 降噪基base_ = np.sqrt(grad_x ** 2 + grad_y ** 2 + 1.)a, b, c = grad_x / base_, grad_y / base_, 1. / base_# 光源的俯视角度值和方位角度值sce_z, sce_x = np.pi / 2.1, np.pi / 3# 光源对x,y,z 轴的影响dx, dy, dz = np.cos(sce_z) * np.cos(sce_x), np.cos(sce_z) * np.sin(sce_x), np.sin(sce_z)# 光源归一化Normalized = 255 * (dx * a + dy * b + dz * c).clip(0, 255)pprint("4、光源处理成功")# 重新构造图像img = Image.fromarray(Normalized.astype('uint8'))pprint("5、图像重构成功")# 保存转换后的照片img.save('素描图.jpg')pprint("6、保存转换后的图像成功")except Exception:print('对不起，图像转换失败！')

exe文件打包 -F 参数代表打包文件,trans_image.py 是自己的.py文件路径 pyinstaller -F trans_image.py【粉丝福利】关注公众号，获取全套视频资料，喜欢小编点个 '关注' 吧！

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