用python写一个图片动漫化的代码

你可以使用OpenCV和DNN模块来实现图像动漫化。以下是一个简单的代码示例：

import cv2

# 读取原始图像
image = cv2.imread('input_image.jpg')

# 定义预训练好的Caffe模型
model_path = 'starry_night.t7'
proto_path = 'colorization_deploy_v2.prototxt'

# 加载模型
net = cv2.dnn.readNetFromTorch(model_path)
pts_in_hull = np.load('pts_in_hull.npy')

# 转换图像
scaled_image = image.astype('float32') / 255.
lab_image = cv2.cvtColor(scaled_image, cv2.COLOR_BGR2LAB)

# 提取L通道
l_channel = lab_image[:, :, 0]

# 在ab通道中计算预测
input_image = cv2.dnn.blobFromImage(scaled_image, 1.0, (224, 224), (104.0, 117.0, 123.0), False, False)
net.setInput(input_image)
ab_channel = net.forward()[0, :, :, :].transpose((1, 2, 0))

# 改变大小并重采样
ab_channel = cv2.resize(ab_channel, (image.shape[1], image.shape[0]))
ab_channel_us = cv2.resize(ab_channel, (l_channel.shape[1], l_channel.shape[0]))

# 合并L和ab通道
colorized_image = np.concatenate((l_channel[:, :, np.newaxis], ab_channel_us), axis=2)

# 转换回RGB
colorized_image = cv2.cvtColor(colorized_image, cv2.COLOR_LAB2BGR)
colorized_image = np.clip(colorized_image, 0, 1)

# 显示结果
cv2.imshow('Input Image', image)
cv2.imshow('Colorized Image', colorized_image)
cv2.waitKey(0)

在这里，我们首先读取原始图像，然后定义一个预训练的Caffe模型和相关的网络参数。接下来，我们将输入图像转换为L通道，并在ab通道中计算预测。最后，我们将L和ab通道合并为一幅图像，并将其转换回RGB格式。最后，我们显示原始图像和动漫化的图像。

请注意，此示例仅用于演示目的。实际上，你需要调整参数和模型来获得更好的结果。