为了快速实现我们的目标，我们就不自己写图片处理程序了，我们直接调用百度 AI 开放平台提供的接口实现我们的需求。
编码
这一次我们导入如下两个库
# -*- coding:utf-8 -*-
author: 菜鸟小白的学习分享
import requests, base64
我们需要进行百度 AI 开放平台的接口认证，代码如下：
# -*- coding:utf-8 -*-
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# 百度 AI 开放平台鉴权函数
def get_access_token():
url = ‘https://aip.baidubce.com/oaut…’
data = {
‘grant_type’: ‘client_credentials’, # 固定值
‘client_id’: ‘A3ppUrgl6H*******NjDN4Bb’, # 在开放平台注册后所建应用的 API Key
‘client_secret’: ‘SqaeFpiPPC**********H1lsb0xO3w’ # 所建应用的 Secret Key
}
res = requests.post(url, data=data)
res = res.json()
access_token = res[‘access_token’]
return access_token
因为百度 AI 平台提供了多种图像处理方式，请求 URL 主体都相同，但是传参不同，所以我们需要对不同的处理方式进行参数处理，代码如下：
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# -*- coding:utf-8 -*-
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def get_config():
img_before = input(“ 请输入当前文件夹下需要处理的图片名称：”)
process_action = [”,’selfie_anime’,’colourize’,’style_trans’]
print(“ 支持以下处理动作：\n1: 为人像动漫化 \n2: 图像上色 \n3: 为图像风格化 ”)
# 处理动作：selfie_anime 为人像动漫化，colourize 图像上色，style_trans 为图像风格化
i = int(input(“ 请输入需要处理的动作：”))
“””
cartoon：卡通画风格
pencil：铅笔风格
color_pencil：彩色铅笔画风格
warm：彩色糖块油画风格
wave：神奈川冲浪里油画风格
lavender：薰衣草油画风格
mononoke：奇异油画风格
scream：呐喊油画风格
gothic：哥特油画风格 ”””
others = [”,’cartoon’,’pencil’,’color_pencil’,’warm’,’wave’,’lavender’,’mononoke’,’scream’,’gothic’]
j = 0
if process_action[i] == ‘style_trans’:
print(“ 支持转化的风格有：\n\
1：卡通画风格 \n\
2：铅笔风格 \n\
3：彩色铅笔画风格 \n\
4：彩色糖块油画风格 \n\
5：神奈川冲浪里油画风格 \n\
6：薰衣草油画风格 \n\
7：奇异油画风格 \n\
8：呐喊油画风格 \n\
9：哥特油画风格 \n”)
j = int(input(“ 请输入需要转化的风格类型 ( 数字)：”))
return img_before,process_action[i],others[j]
我们获取到图片和处理参数之后，就拿着这些信息去请求百度 AI 开放平台了
# -*- coding:utf-8 -*-
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def image_process(img_before, img_after, how_to_deal,others):
# 函数的三个参数，一个是转化前的文件名，一个是转化后的文件名，均在同一目录下，第三个是图像处理能力选择
request_url = ‘https://aip.baidubce.com/rest…’ + how_to_deal
file = open(img_before, ‘rb’) # 二进制读取图片
origin_img = base64.b64encode(file.read()) # 将图片进行 base64 编码
headers = {‘Content-Type’: ‘application/x-www-form-urlencoded’}
data = {
‘access_token’: get_access_token(),
‘image’: origin_img,
‘option’: others
}
res = requests.post(request_url, data=data, headers=headers)
res = res.json()
if res:
f = open(img_after, ‘wb’)
after_img = res[‘image’]
after_img = base64.b64decode(after_img)
f.write(after_img)
f.close()
最后，我们再把主函数调用写一下
# -*- coding:utf-8 -*-
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if __name__ == ‘__main__’:
# 选择输入信息
img_before, process_action, others = get_config()
img_after = img_before.split(‘.’) # 将原文件名分成列表
img_after = img_after[0] + ‘_1.’ + img_after[1] # 新生成的文件名为原文件名上加 _1
image_process(img_before, img_after, process_action,others)
print(‘done!’)