本文实例讲述了Python实现将照片变成卡通图片的方法。分享给大家供大家参考，具体如下： 之前的文章介绍了使用Photoshop将照片变成卡通图片，今次介绍用代码来实现这项任务，可以就此探查各种滤镜的内部机制。 制作环境：Windows10，Python2.7，Anaconda 任务描述：将D盘某文件夹中的所有图片使用代码进行卡通化，然后保存到另一文件夹中。 如前文所述，卡通化的关键是强化边缘与减少色彩，所以使用Photoshop进行卡通化的时候就使用了照亮边缘和干笔画的滤镜来处理。使用代码处理图片的时候也是在对边缘和色彩上做文章。以下使用OpenCV库来对照片处理，大致分为四步来完成。 1.

一个通过调用笔记本电脑的内置摄像头进行开发的，python语言+opencv库，AI 手势贪吃蛇源代码。代码可以直接跑通，代码的header部分注释了需要下载的相关库文件以及安装方式。

直接替换文件运行即可，增加wls滤波选择。

基于python-opencv实现SGBM，带有滑动窗口，方便直接调整参数，观察参数影响。

Qt5.15.7-Windows-x86-64-VS2019-16.11.20-20221103.7z

只使用Opencv图像处理的方法完成手势识别 使用tkinter完成gui界面的制作

rk3288从buildroot中提取的qt5.15.2的编译环境。支持eglfs、wayland。 使用说明： 1. tar -xvf qt5.15.2.tar -C /opt 命令解压到/opt目录下。 2.qmake和交叉编译工具链存放在/opt/qt5.15.2/host/bin目录下。 3.应用工程目录下利用/opt/qt5.15.2/host/bin/qmake xxx.pro生成Makefile文件。然后执行make进行编译。

使用RK3288的buildroot编译的文件系统，qt版本5.15.2.支持eglfs和wayland显示。qt支持3D显示，scene3d是qt示例中编译出来的3D显示的demo。

使用Tensorflow 构建卷积神经网络，训练手势识别模型，使用opencv DNN 模块加载模型实时手势识别 效果如下： 先显示下部分数据集图片（0到9的表示，感觉很怪） 构建模型进行训练 数据集地址 import tensorflow as tf from tensorflow import keras from tensorflow.keras import datasets,layers,optimizers,Sequential,metrics from tensorflow.python.framework.convert_to_constants import conve

亲测可正常播放音视频