有没有把素描照片印在纸照片上的手机APP
时间: 2024-03-31 11:36:42 浏览: 111
是的,有一些手机APP可以将素描照片印在纸照片上,其中一些比较常见的APP包括:
1. Fotor:Fotor是一款照片处理和美化APP,可以将素描照片打印成纸照片。
2. PhotoGrid:PhotoGrid是一款照片拼贴和处理APP,也可以将素描照片打印成纸照片。
3. Printage:Printage是一款专门用于打印照片的APP,可以将素描照片上传后进行打印。
4. FreePrints:FreePrints是一款免费打印照片的APP,可以将素描照片上传后进行打印。
这些APP都可以满足将素描照片印在纸照片上的需求,具体选择哪一款取决于个人喜好和需求。
相关问题
用python做一张图片_用Python把照片制作成素描图片
制作素描图片的方法有很多种,其中比较简单的一种是利用PIL库对原始图片进行处理。
下面是一个简单的示例代码:
```python
from PIL import Image, ImageFilter
# 打开原始图片
image = Image.open('original.jpg')
# 将图片转换为灰度图
gray_image = image.convert('L')
# 对灰度图进行模糊处理
blur_image = gray_image.filter(ImageFilter.BLUR)
# 对模糊后的图像进行边缘检测处理
edge_image = blur_image.filter(ImageFilter.FIND_EDGES)
# 保存处理后的图片
edge_image.save('sketch.jpg')
```
在运行代码之前,需要安装PIL库,可以通过以下命令进行安装:
```
pip install pillow
```
运行代码后,原始图片会被转换为素描图片,并保存为`sketch.jpg`。可以根据实际需要对代码进行调整,例如调整模糊程度、边缘检测的强度等等。
opencv处理dicom图像_图像处理|opencv| 利用opencv把照片变换成素描风格
要使用 OpenCV 处理 DICOM 图像,你需要先将 DICOM 文件读入内存中,然后将其转换为 OpenCV Mat 对象。可以使用 pydicom 库来读取 DICOM 文件,然后使用 OpenCV 的 cv2.imread() 函数将其转换为 Mat 对象。
以下是一个简单的示例代码,演示如何读取 DICOM 文件并将其转换为 OpenCV Mat 对象:
```python
import cv2
import pydicom
# 读取 DICOM 文件
ds = pydicom.dcmread('path/to/dicom/file.dcm')
# 将 DICOM 数据转换为 OpenCV Mat 对象
img = ds.pixel_array.astype('uint16')
img = cv2.normalize(img, None, 0, 65535, cv2.NORM_MINMAX)
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
```
对于将照片转换为素描风格,可以使用 OpenCV 中的 Pencil Sketch 算法。该算法包括两个步骤:首先将图像转换为灰度图像,然后应用高斯模糊和 Sobel 滤波器来生成素描效果。
以下是一个简单的示例代码,演示如何将照片转换为素描风格:
```python
import cv2
# 读取图像
img = cv2.imread('path/to/image.jpg')
# 将图像转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 应用高斯模糊
gray_blur = cv2.GaussianBlur(gray, (21, 21), 0)
# 应用 Sobel 滤波器
sobelx = cv2.Sobel(gray_blur, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=5)
sobely = cv2.Sobel(gray_blur, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=5)
sobel = cv2.addWeighted(sobelx, 1, sobely, 1, 0)
# 反转颜色并应用归一化阈值
sketch = 255 - cv2.threshold(sobel, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)[1]
sketch = cv2.normalize(sketch, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX)
# 显示结果
cv2.imshow('Original', img)
cv2.imshow('Sketch', sketch)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
这将显示原始图像和转换后的素描图像。你可以调整算法的参数来获得不同的效果。
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