利用Python實現一鍵將頭像轉成動漫風

2022-07-05 18:02:05

PyQt5框架

用Python程式語言來製作UI介面的框架有很多哈，大家原則上哪種框架用的順手就用哪種框架，小編這裡使用的是PyQt的框架，因為它支援手動繪製控制元件，並且可以動態載入，我們在Pycharm當中新增上QtDesigner作為外部工具，來進行介面設定，生成ui檔案，步驟如下

其中需要填寫的內容當中：

Name:可以自己自定義
program:QtDesigner的安裝路徑，小編這裡參照的是Anaconda下面安裝的PyQt5-tools的相關檔案
parameter:不填
directory:

在匯入成功之後，我們開啟QtDesigner的初始介面

然後在介面的左邊，我們能看到一系列的空間，我們可以將這些控制元件拖拽到介面當中進行UI的設計，

其中常用的控制元件有：

Push Button: 按鈕
Line Edit: 文字編輯框
Label: 標籤
Horizontal Line: 水平線
Graphics View: 繪畫

程式碼邏輯

當我們點選“選擇圖片”實現圖片上傳的功能，程式碼如下

# 選擇本地圖片上傳
def openImage(self):
    global imgNamepath  # 這裡為了方便別的地方參照圖片路徑，將其設定為全域性變數
    imgNamepath, imgType = QFileDialog.getOpenFileName(self.ui, "選擇圖片", "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控制元件上顯示選擇的圖片
    self.ui.label_4.setPixmap(img)
    self.ui.label_4.repaint()
    # 顯示所選圖片的路徑
    self.ui.lineEdit.setText(imgNamepath)

同樣地，當我們點選“儲存”按鈕的時候，實現圖片儲存在原生的功能，程式碼如下

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

而當我們點選“開始”按鈕的時候便嘗試將上傳的圖片轉換成動漫風格，程式碼如下

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("開始載入圖片.......")
    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("圖片儲存成功！！")
    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}")

程式碼中我們是參照了預先訓練完成的神經網路，並且預設的是用電腦的CPU來跑這個模型，所以整體執行下來需要點時間，這個根據不同電腦的硬體設定而定，其餘的程式碼如下所示

class Pic1:
    def __init__(self):
        self.ui = QUiLoader().load('pic_1.ui')
        self.ui.pushButton.clicked.connect(self.openImage)
        self.ui.pushButton_2.clicked.connect(self.startAction)
        self.ui.pushButton_3.clicked.connect(self.saveImage)

然後我們開始執行整個介面

if __name__ == '__main__':
    app = QApplication([])
    # 顯示建立的介面
    MainWindow = Pic1()  # 建立表單物件
    MainWindow.ui.show()  # 顯示錶單
    app.exit(app.exec_())  # 程式關閉時退出程序

效果如下

最後的最後我們通過pyinstaller將其打包成exe可執行檔案，當然程式碼當中我們用到了外部的第三方檔案，因此打包的過程也會比單個檔案的打包會更加的複雜一些，下一篇文章中小編再來詳細的說明如何操作

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