之前写了篇文章《超越前作,实现动漫风格迁移——AnimeGANv2》,里面提到使用AnimeGANv2实现人物动漫化,生成一个独一无二对自己价值珍贵的头像。不过操作起来有亿点点麻烦,所以希望做一个小程序,直接在手机端就能一键生成专属于自己的动漫头像,下面是展示效果!!!
该小程序想要实现的是将微信头像或者选择相册中的照片动漫化,所以拆解需求后,整理的核心功能如下:
首先新建一个空白的微信小程序项目,详细步骤可以参考之前《Python+微信小程序开发(一)了解和环境搭建》的文章。
在pages/index/index.wxml设计页面:
申请获取以下权限
获得您的公开信息(昵称,头像等)
在pages/index/index.js添加用户信息验证:
bindGetUserProfile(e) //当用户点击授权登录按钮触发 bindGetUserInfo函数
{
var that=this
wx.getUserProfile({
desc: '用于完善会员资料', // 声明获取用户个人信息后的用途,后续会展示在弹窗中,请谨慎填写
success: (res) => {
// console.log(res.userInfo)
var avantarurl=res.userInfo.avatarUrl;
wx.navigateTo({
url: '../../pages/change/change?url='+ avantarurl ,
})
},
fail:(res)=>{
console.log(1)
}
})
},
其中将头像的url传递给avanta界面。
效果如下:
在该页面进行选取照片以及头像动漫化。
在pages/avantar/avantar.wxml设计页面:
在pages/avantar/avantar.js定义函数:
其中onload函数接收index传递的url。
onLoad: function (options) {
if(options.url){
// console.log(options.url)
var path = this.headimgHD(options.url)
console.log(path)
this.setData({
image:path,
// image1:path,
// baseURL:path
})
}
其中chooseImage函数实现选择图片。
chooseImage() {
var that = this;
wx.showActionSheet({
itemList: ['从相册中选择', '拍照'],
itemColor: "#FAD143",
success: function (res) {
if (!res.cancel) {
wx.showLoading({
title: '正在读取...',
})
if (res.tapIndex == 0) {
that.chooseWxImage1('album', 1)
} else if (res.tapIndex == 1) {
that.chooseWxImage1('camera', 1)
}
}
}
})
},
savePic函数保存照片。
savePic(e) {
let that = this
var baseImg = that.data.baseImg
//保存图片
var save = wx.getFileSystemManager();
var number = Math.random();
save.writeFile({
filePath: wx.env.USER_DATA_PATH + '/pic' + number + '.png',
data: baseImg,
encoding: 'base64',
success: res => {
wx.saveImageToPhotosAlbum({
filePath: wx.env.USER_DATA_PATH + '/pic' + number + '.png',
success: function (res) {
wx.showToast({
title: '保存成功',
})
},
fail: function (err) {
console.log(err)
}
})
console.log(res)
},
fail: err => {
console.log(err)
}
})
},
generateAvantar函数调用postdata函数实现头像动漫化。
generateAvantar:function(e){
var that = this
console.log(that.data.prurl)
wx.uploadFile({
url: 'http://127.0.0.1:8090/postdata',
filePath: that.data.prurl,
name: 'content',
success: function (res) {
console.log(res.data);
var resurl=JSON.parse(res.data)['resurl']
that.setData({
prurl: resurl
})
if (res) {
wx.showToast({
title: '转换完成',
duration: 3000
});
}
},
fail: (res) =>{
console.log('fail===',res)
}
})
},
@app.route('/postdata', methods=['POST'])
def postdata():
f = request.files['content']
print(f)
user_input = request.form.get("name")
basepath = os.path.dirname(__file__) # 当前文件所在路径
src_imgname = str(uuid.uuid1()) + ".jpg"
upload_path = os.path.join(basepath, 'static/srcImg/')
if os.path.exists(upload_path)==False:
os.makedirs(upload_path)
f.save(upload_path + src_imgname)
# img = cv2.imread(upload_path + src_imgname, 1)
save_path = os.path.join(basepath, 'static/resImg/')
if os.path.exists(save_path) == False:
os.makedirs(save_path)
generateAvantar(src_imgname,upload_path,save_path)
resSets["value"] = 10
resSets["resurl"] = "http://127.0.0.1:8090" +'/static/resImg/' + src_imgname
return json.dumps(resSets, ensure_ascii=False)
该代码主要接受前端传来的图片url,进行处理并且通过json传回去。
net = Generator()
net.load_state_dict(torch.load(args.checkpoint, map_location="cpu"))
net.to(args.device).eval()
# print(f"model loaded: {args.checkpoint}")
# os.makedirs(args.output_dir, exist_ok=True)
def load_image(image_path, x32=False):
img = cv2.imread(image_path).astype(np.float32)
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
h, w = img.shape[:2]
if x32: # resize image to multiple of 32s
def to_32s(x):
return 256 if x < 256 else x - x%32
img = cv2.resize(img, (to_32s(w), to_32s(h)))
img = torch.from_numpy(img)
img = img/127.5 - 1.0
return img
def generateAvantar(src_imgname,upload_path,save_path):
image = load_image((upload_path+src_imgname), args.x32)
with torch.no_grad():
input = image.permute(2, 0, 1).unsqueeze(0).to(args.device)
out = net(input, args.upsample_align).squeeze(0).permute(1, 2, 0).cpu().numpy()
out = (out + 1)*127.5
out = np.clip(out, 0, 255).astype(np.uint8)
cv2.imwrite(os.path.join(save_path, src_imgname), cv2.cvtColor(out, cv2.COLOR_BGR2RGB))
该代码主要是调用AnimeGanv2实现图像动漫化。
最后实现效果:
其实这个小程序实现起来并不是很难,只需要配置基础的深度学习环境和Flask编程就好了,再了解一些小程序基本的api,就能够开发出来,大家有时间的可以去试试,后台我已经搭好了,大家可以直接使用,可以看看效果。有什么问题可以在评论区留言,或者通过下方链接联系我。