Python实现一键改变raw格式照片风格

为了实现将RAW格式照片一键改变整体风格，且有多种风格选择，我们可以使用神经风格迁移技术。神经风格迁移是一种基于深度学习的方法，可以将一张图像的风格应用到另一张图像上。这里我们将使用Python、rawpy库读取RAW图像，以及torch和torchvision库实现神经风格迁移。

首先，确保已安装必要的库：

pip install rawpy
pip install torch torchvision

接下来，创建一个Python脚本并导入所需的库：

import rawpy
import cv2
import torch
import torchvision.transforms as transforms
import torchvision.models as models
from PIL import Image

接下来，我们将定义一个函数来实现神经风格迁移。这个函数将接受输入图像（input_image）和风格图像（style_image），并返回风格迁移后的图像：

def neural_style_transfer(input_image, style_image, iterations=300, content_weight=1, style_weight=1e5):
   device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
   model = models.vgg19(pretrained=True).features.to(device).eval()

content_image = input_image.clone().detach().requires_grad_(True).to(device)
   style_image = style_image.clone().detach().to(device)

optimizer = torch.optim.LBFGS([content_image.requires_grad_()])

for i in range(iterations):
       def closure():
           content_image.data.clamp_(0, 1)
           optimizer.zero_grad()
           features_content = model(content_image)
           features_style = model(style_image)

# ... (省略了详细的风格迁移实现代码)

return loss

optimizer.step(closure)

return content_image.clamp_(0, 1)

接下来，我们将读取RAW图像，并将其转换为PIL图像：

raw_image_path = 'your_raw_image_path.raw'
with rawpy.imread(raw_image_path) as raw:
   rgb_image = raw.postprocess()
   input_image = Image.fromarray(rgb_image)

选择一个风格图像并将其加载为PIL图像：

style_image_path = 'your_style_image_path.jpg'
style_image = Image.open(style_image_path)

将输入图像和风格图像转换为张量，并调整它们的大小以适应神经风格迁移模型：

transform = transforms.Compose([
   transforms.Resize(512),
   transforms.ToTensor(),
   transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
])

input_image_tensor = transform(input_image).unsqueeze(0)
style_image_tensor = transform(style_image).unsqueeze(0)

应用神经风格迁移，并将结果转换回PIL图像：

output_image_tensor = neural_style_transfer(input_image_tensor, style_image_tensor)
output_image = transforms.ToPILImage()(output_image_tensor.squeeze(0))

保存风格迁移后的图像：

output_image_path = 'output_image.jpg'
output_image.save(output_image_path)

这个脚本将实现将RAW格式照片一键改变整体风格。你可以根据需求更改风格图像路径，以应用不同的风格。

注意：神经风格迁移通常需要较高的计算资源。运行此脚本可能需要较长的时间，特别是在没有GPU支持的情况下。你可以根据需求调整风格迁移函数中的迭代次数（iterations）以权衡运行时间和输出质量。

知识补充

Python除了可以实现一键改变raw格式照片风格，还可以对raw格式照片进行降噪处理，下面是实现方法，需要的可以参考一下

要对RAW格式的照片进行降噪，我们可以使用rawpy库来读取RAW图像，并使用imageio库将处理后的图像保存为其他格式，如PNG或JPEG。同时，我们将继续使用OpenCV进行降噪处理。首先需要安装以下库：

pip install rawpy
pip install imageio
pip install opencv-python

接下来，创建一个Python脚本并导入必要的库：

import rawpy
import imageio
import cv2
import numpy as np

使用rawpy.imread()函数读取RAW图像文件。将图像文件的路径替换为你要处理的RAW图像的路径：

raw_image_path = 'your_raw_image_path.raw'
with rawpy.imread(raw_image_path) as raw:
   rgb_image = raw.postprocess()

现在我们得到了一个NumPy数组格式的RGB图像，可以使用OpenCV进行降噪处理。将RGB图像转换为BGR图像，因为OpenCV使用BGR格式：

bgr_image = cv2.cvtColor(rgb_image, cv2.COLOR_RGB2BGR)

使用OpenCV的cv2.fastNlMeansDenoisingColored()函数对彩 * 像进行降噪：

denoised_image = cv2.fastNlMeansDenoisingColored(bgr_image, None, 10, 10, 7, 21)

将降噪后的BGR图像转换回RGB图像：

denoised_rgb_image = cv2.cvtColor(denoised_image, cv2.COLOR_BGR2RGB)

将降噪后的图像保存为PNG或JPEG文件：

output_image_path = 'output_image.png'
imageio.imwrite(output_image_path, denoised_rgb_image)

以上代码将读取指定的RAW格式图像，将其转换为RGB图像，然后使用OpenCV对图像进行降噪处理。最后，保存降噪后的图像为PNG或JPEG格式。请注意，根据图像的特点，可能需要调整降噪参数以获得最佳效果。

来源：https://juejin.cn/post/7238586490955333693