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素描作為一種近乎完美的表現手法有其獨特的魅力，隨著數字技術的發展，素描早已不再是專業繪畫師的專利，今天這篇文章就來講一講如何使用python批量獲取小姐姐素描畫像。文章共分兩部分:

• 第一部分介紹兩種使用python生成素描畫的思路

• 第二部分介紹如何批量獲取素描畫

獲取素描圖的兩個思路

本部分介紹的兩個思路都是基於opencv來實現，不涉及深度學習相關內容。基本思想是讀入一張照片圖，然後通過各種變換轉化成素描圖。為了演示方便，我們先找來一張小姐姐的照片作為實驗素材。

漫畫風格

先來說第一種方法，這種方法的核心思想是利用了名為“閾值化”的技術，這種技術是基於圖像中物體與背景之間的灰度差異，而進行的像素級別的分割。

如果想要把一張圖片轉化為只呈現黑色和白色的素描圖，就需要對其進行二值化操作，opencv中提供了兩種二值化操作方法：threshold()和adaptiveThreshold()。相比threshold()，adaptiveThreshold()能夠根據圖像不同區域亮度分佈進行局部自動調節，因此被稱為自適應二值化。下麵這幅圖就是對彩色圖片進行二值化操作後的效果。

上面提到的概念可能比較晦澀，不理解也沒有關係，下麵我們重點講講怎麼進行實際操作。

第一步，讀入圖片並轉化為灰度圖。這一步算是常規操作了，相信使用過opencv的同學都寫過類似的代碼。

img_rgb = cv2.imread(src_image)
img_gray = cv2.cvtColor(img_rgb, cv2.COLOR_RGB2GRAY)

第二步，使用adaptiveThreshold()方法對圖片進行二值化操作，函數中的參數大多用於設置自適應二值化的演算法和閾值等。

img_edge = cv2.adaptiveThreshold(img_gray, 255,
                                 cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C,
                                 cv2.THRESH_BINARY, blockSize=3, C=2)

第三步，保存轉換後的圖片

cv2.imwrite(dst_image, img_edge)

經過上述步驟的操作，我們得到了一幅新的黑白圖片，一起來看看轉換後的圖片效果。

從轉換後的圖片來看，雖然大概輪廓沒有問題，但是效果很不理想，並不能夠稱之為素描圖。這主要是因為adaptiveThreshold()會在圖片的每一個小的局部區域內進行二值化操作，因此對於一些清晰度比較高、色彩區分比較細膩的圖片，就會出現上面這樣密密麻麻的情況。

這個問題解決起來其實也很簡單，只要在進行二值化之前加入下麵這行代碼對原圖進行模糊化就可以了。

img_gray = cv2.medianBlur(img_gray, 5)

再來看看這次生成的素描圖（下圖），是不是看起來舒服多了，還有一種手繪漫畫的感覺。

2寫實風格

通過上面這種方法，雖然最終也獲得了一幅還算不錯的素描圖，但是看起來多少有些“失真”，為了獲取看起來更加真實的素描圖，我們嘗試另外一種方法。

這種方法的核心思想是通過“底片融合”的方式獲取原圖中一些比較重要的線條，具體實現步驟如下：

第一步，跟上面的方法一樣，使用opencv讀取圖片並生成灰度圖。

第二步，對灰度圖進行模糊化操作。經過試驗，使用上面提到的中值濾波函數cv2.medianBlur()進行模糊化操作最終得到的素描圖效果並不好，這裡我們嘗試使用高斯濾波進行圖片模糊化，代碼如下：

img_blur = cv2.GaussianBlur(img_gray, ksize=(21, 21),                            sigmaX=0, sigmaY=0)

其中，參數ksize表示高斯核的大小，sigmaX和sigmaY分別表示高斯核在 X 和 Y 方向上的標準差。

第三步，使用cv2.divide()方法對原圖和模糊圖像進行融合，cv2.divide()本質上進行的是兩幅圖像素級別的除法操作，其得到的結果可以簡單理解為兩幅圖之間有明顯差異的部分。來看代碼：

cv2.divide(img_gray, img_blur, scale=255)

第四步，保存生成的圖片，代碼跟上一個方法中一樣，我們直接來看獲取到的素描圖效果。

從結果來看，這種方法獲得的素描圖線條更加細膩，素描效果也更好。

批量獲取小姐姐素描畫像

在這一部分，我們要實現批量獲取小姐姐素描畫像的功能，基於上文中兩種素描圖效果比對，這裡採用第二種方法來實現圖片到素描圖的轉換。

那麼，接下來要解決的就是圖片源的問題了。最近很多項目都成功實現了從抖音或者知乎獲取漂亮小姐姐這一操作，其實除了這些平臺之外還有好多網站能獲取到漂亮小姐姐的圖片。

網站的具體內容我就不在文中展示了，為了指定圖片爬取的思路，大概講下頁面結構：網站的主頁羅列了N個主題，每個主題頁面中都包含了M張小姐姐的圖片，結構示意圖如下：

各頁面url的構建也很明瞭，例如下圖中的頁面url是http://www.waxjj.cn/2794.html，其中2794就是主題頁的ID號。查看頁面的html代碼（下圖），發現每張圖片都在一個<li>標簽下麵。

遇到這種情況，一般來說我們可以通過某種解析器來獲取每張圖片的url。但是，經過仔細觀察發現整個網頁的html代碼中只有涉及圖片url的部分帶有完整的http連接，因此可以考慮使用正則表達式來提取圖片url，實現這部分功能的代碼如下。

在上面這段代碼中，我們提取主題頁的ID作為待保存圖片名稱的一部分，save_jpg()函數中會把每張圖片轉換為素描圖並保存到本地。

由於我們要使用opencv對抓取到的圖片進行各種運算轉換，因此使用requests獲取的圖片必須先保存到本地，再用opencv重新讀入後才行。基於上述思想，我們構建瞭如下所示的save_jpg()函數，其中rgb_to_sketch()函數是對上文第一部分中所說的第二種素描圖的獲取方法進行的封裝。

而在主函數中，我們只需要指定想要獲取主題頁面的id號，構建一組url列表就可以了：

def main():
    idlist = ['id1', 'id2']
    urllist = ['http://www.waxjj.cn/'+x+'.html' for x in idlist]
    jpgurls = get_jpg_urls(urllist)
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以上就是完整代碼，來看看運行後的效果吧~~

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