怎么利用Python实现一键将头像转成动漫风？丨本际云推荐

怎么利用Python实现一键将头像转成动漫风？

Python制作UI界面的框架 – PyQt5

Python的应用范围非常广泛，在工作中我们也经常需要用到Python这门语言。比如，将平常的头像照片转换成具有动漫风格的风格。最近在Github上有一个将头像转化成动漫风格的项目，对于一些没有太多技术背景的同学来说，可能会不知道如何使用这个项目。不过，小编为大家制作了一个UI界面，只需一键点击，就可以让头像照片转化成动漫风格。

怎么利用Python实现一键将头像转成动漫风？

UI界面的制作

Python编程语言有很多的UI界面编程框架可供选择，可以根据自己的需要来决定采用哪个框架。在这里，小编使用的是PyQt5的框架。因为它支持手动绘制控件，并且可以动态加载。我们可以在Pycharm中添加QtDesigner作为外部工具，以便进行界面设计并生成ui文件。

首先，点击菜单栏的“File”->“Settings”，进入设置界面。在左侧选中“Tools”，然后在右侧的“External Tools”中点击“+”号，添加外部工具。可以参考以下填写信息：

Name：可以自定义
program：QtDesigner的安装路径，小编这里引用的是Anaconda下面安装的PyQt5-tools的相关文件
parameter：不填
directory：不填

添加完成后，我们就可以在Pycharm的菜单栏中找到QtDesigner，并使用它来绘制控件。在界面左侧，我们能看到一系列的控件，例如PushButton（按钮）、LineEdit（文本编辑框）、Label（标签）、HorizontalLine（水平线）以及GraphicsView（绘画）。我们可以将这些控件拖拽到界面中进行UI的设计。

代码逻辑

在点击“选择图片”按钮后，我们可以使用以下代码来实现图片上传的功能。

#选择本地图片上传
def openImage(self):
    global imgNamepath #将图片路径设置为全局变量，方便其他地方引用
    imgNamepath, imgType = QFileDialog.getOpenFileName(self.ui,"选择图片","D:","*.jpg;;*.png;;All Files(*)")
    img = QtGui.QPixmap(imgNamepath).scaled(self.ui.label_4.size(), aspectMode=Qt.KeepAspectRatio)
    print("img:", img.width(), img.height())
    self.ui.label_4.setFixedSize(img.width(), img.height())
    #在label控件上显示选择的图片
    self.ui.label_4.setPixmap(img)
    self.ui.label_4.repaint()
    #显示所选图片的路径
    self.ui.lineEdit.setText(imgNamepath)

同样地，当我们点击“保存”按钮的时候，可以使用以下代码来实现图片保存到本地。

#保存图片
def saveImage(self):
    img = self.ui.label_5.pixmap().toImage()
    fpath, ftype = QFileDialog.getSaveFileName(self.ui, "保存", "D:", "*.jpg;;*.png;;All Files(*)")
    img.save(fpath)

当我们点击“开始”按钮的时候，便尝试将上传的图片转换成动漫风格。下面的代码实现了这个功能。

def startAction(self):
    net = Generator()
    net.load_state_dict(torch.load("./weights/face_paint_512_v2.pt", map_location="cpu"))
    net.to("cpu").eval()
    image = self.load_image(imgNamepath)
    print("开始加载图片.......")
    with torch.no_grad():
        image = to_tensor(image).unsqueeze(0) * 2 - 1
        out = net(image.to("cpu"), False).cpu()
        out = out.squeeze(0).clip(-1, 1) * 0.5 + 0.5
        out = to_pil_image(out)
        image_name = imgNamepath.split(".")[0]
        out.save(image_name + "_animegan" + ".png")
    print("图片保存成功！！")
    imgShow = QtGui.QPixmap(image_name + "_animegan" + ".png").scaled(self.ui.label_5.size(), aspectMode=Qt.KeepAspectRatio)
    self.ui.label_5.setFixedSize(imgShow.width(), imgShow.height())
    self.ui.label_5.setScaledContents(True)
    self.ui.label_5.setPixmap(imgShow)
    print(f"image saved:{image_name}")

代码中我们引用了一个预先训练完成的神经网络，并且默认的是使用电脑的CPU来跑这个模型。因此，整个运行过程需要一些时间，具体的时间取决于不同电脑的硬件配置。