有没有把素描照片印在纸照片上的手机APP

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：

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：

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：

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。