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2024年4月13日发(作者：诺基亚模拟器)
processing优秀作品代码
##一、图像处理优秀作品代码。
###1.图像风格转换。
```python。
import tensorflow as tf。
#加载图片风格转换所需模型。
model = _model('model.h5')。
#加载要处理的图片。
img = _file('')。
img = zalize(img)。
#将图片转换为模型需要的输入格式。
input_shape = ([0],[1],3)。
input_imgs =
e((img,input_shape),[1,input_shape[0],input_shape[1],3])。
#调用模型进行风格转换。
output_imgs = t(input_imgs)。
output_imgs = e(output_imgs,input_shape)。
#保存处理后的图片。
_file('',ize_jpeg(output_imgs))。
```。
###2.图像滤波。
```python。
import numpy as np。
from PIL import Image。
#加载要处理的图片。
img = ('')。
#将图片转换为灰度图。
im_gray = t('L')。
#创建滤波器。
kernel = ([[0, -1, 0], 。
[-1,5,-1],。
[0,-1,0]])。
#使用滤波器处理图片。
img_filtered = im_(((3,3),kernel,scale=1,offset=0))。
#保存处理后的图片。
img_('')。
```。
###3.图像锐化。
```python。
import numpy as np。
from PIL import Image。
#加载要处理的图片。
img = ('')。
#将图片转换为灰度图。
im_gray = t('L')。
#获取图片的高和宽。
height, width = im_。
#创建滤波器。
kernel = ([[-1, -1, -1], 。
[-1,9,-1],。
[-1,-1,-1]])。
#处理图片。
im_filtered = ('L',(width,height))。
for y in range(height):。
for x in range(width):。
filtered_value = 0.0。
for (dy,dx),k in erate(kernel):。
current_value = im_el((x + dx, y + dy)) * k。
filtered_value += current_value。
im_el((x,y),int(min(max(filtered_value, 0.0), 255.0)))。
#保存处理后的图片。
im_('')。
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