用树莓派 4B 描绘创意：探索深度学习中的艺术创作

深度学习中的艺术创作：用树莓派 4B 素描线稿

在数字世界的画布上，深度学习算法正在重新定义艺术创作的界限。在这个激动人心的教程中，我们将踏上一次非凡的旅程，利用树莓派 4B 的强大功能，将您的创意愿景转化为引人注目的素描线稿。

1. 导入库文件

我们的编码之旅从导入必要的 Python 库开始。在 Jupyter Notebook 中，输入以下代码：

import cv2
import numpy as np

2. 显示原图

准备好我们的画布后，让我们导入要转换的原始图像。使用以下代码加载图像并显示：

image = cv2.imread('input.jpg')
cv2.imshow('Original Image', image)

3. 转灰度图

素描线稿的精髓在于其黑白单色。为了将我们的图像转换为灰度，我们使用 OpenCV 的 cvtColor 函数：

gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv2.imshow('Grayscale Image', gray_image)

4. 灰度图反色

现在，让我们反转灰度图像，将浅色区域变暗，将深色区域变亮：

inverted_image = 255 - gray_image
cv2.imshow('Inverted Image', inverted_image)

5. 高斯模糊

为了平滑图像并创造出素描效果，我们应用高斯模糊。使用 GaussianBlur 函数：

blurred_image = cv2.GaussianBlur(inverted_image, (5, 5), 0)
cv2.imshow('Blurred Image', blurred_image)

6. 颜色减淡融合

最后，我们将模糊的图像与原始灰度图像融合，使用颜色减淡融合模式：

sketch_image = cv2.addWeighted(gray_image, 0.5, blurred_image, 0.5, 0)
cv2.imshow('Sketch Image', sketch_image)

7. 保存杰作

我们的数字素描杰作已完成！让我们保存它：

cv2.imwrite('sketch.jpg', sketch_image)

现在，您已经掌握了使用树莓派 4B 和深度学习的力量将您的想象力转化为令人惊叹的素描线稿的工具。释放您的创造力，用算法的魔杖在数字画布上挥洒您的创意。