用 Python 制作可视化 GUI 界面，一键实现将头像转成动漫风！|python

　　作者 | 欣一

　　最近在Github上面有看到将头像转化成动漫风的项目，但是对于不少没有技术背景的同学来说可能就不知道该怎么使用了，小编今天制作了一个UI界面，大家可以通过一键点击就实现头像照片转化成动漫风格的功能。

　　PyQt5框架

　　用Python编程语言来制作UI界面的框架有很多哈，大家原则上哪种框架用的顺手就用哪种框架，小编这里使用的是PyQt的框架，因为它支持手动绘制控件，并且可以动态加载，我们在Pycharm当中添加上QtDesigner作为外部工具，来进行界面设置，生成ui文件，步骤如下

　　其中需要填写的内容当中：

　　Name:可以自己自定义

　　program:QtDesigner的安装路径，小编这里引用的是Anaconda下面安装的PyQt5-tools的相关文件

　　parameter:不填

　　directory:

　　在导入成功之后，我们打开QtDesigner的初始界面

　　然后在界面的左边，我们能看到一系列的空间，我们可以将这些控件拖拽到界面当中进行UI的设计，

　　其中常用的控件有：

　　Push Button: 按钮

　　Line Edit: 文本编辑框

　　Label: 标签

　　Horizontal Line: 水平线

　　Graphics View: 绘画

　　代码逻辑

　　当我们点击“选择图片”实现图片上传的功能，代码如下

　　# 选择本地图片上传

　　def openImage(self):

　　 global imgNamepath # 这里为了方便别的地方引用图片路径，将其设置为全局变量 imgNamepath, imgType = QFileDialog.getOpenFileName(self.ui, "选择图片", "D:\\", "*.jpg;;*.png;;All Files(*)")

　　 img = QtGui.QPixmap(imgNamepath).scaled(self.ui.label_4.size(), aspectMode=Qt.KeepAspectRatio)

　　print("img: ", img.width(), img.height())

　　 self.ui.label_4.setFixedSize(img.width(), img.height())

　　# 在label控件上显示选择的图片

　　 self.ui.label_4.setPixmap(img)

　　 self.ui.label_4.repaint()

　　# 显示所选图片的路径

　　 self.ui.lineEdit.setText(imgNamepath)

　　同样地，当我们点击“保存”按钮的时候，实现图片保存在本地的功能，代码如下

　　def saveImage(self):

　　 img = self.ui.label_5.pixmap().toImage()

　　 fpath, ftype = QFileDialog.getSaveFileName(self.ui, "保存", "D:\\", "*.jpg;;*.png;;All Files(*)")

　　 img.save(fpath)

　　而当我们点击“开始”按钮的时候便尝试将上传的图片转换成动漫风格，代码如下

　　def startAction(self):

　　 net = Generator()

　　 net.load_state_dict(torch.load("./weights/face_paint_512_v2.pt", map_location="cpu")) net.to("cpu").eval()

　　 image = self.load_image(imgNamepath)

　　print("开始加载图片.......")

　　 with torch.no_grad():

　　 image = to_tensor(image).unsqueeze(0) * 2 - 1

　　 out = net(image.to("cpu"), False).cpu()

　　 out = out.squeeze(0).clip(-1, 1) * 0.5 + 0.5

　　 out = to_pil_image(out)

　　 image_name = imgNamepath.split(".")[0] out.save(image_name + "_animegan" + ".png")print("图片保存成功！！") imgShow = QtGui.QPixmap(image_name + "_animegan" + ".png").scaled(self.ui.label_5.size(), aspectMode=Qt.KeepAspectRatio)

　　 self.ui.label_5.setFixedSize(imgShow.width(), imgShow.height())

　　 self.ui.label_5.setScaledContents(True)

　　 self.ui.label_5.setPixmap(imgShow)

　　print(f"image saved: {image_name}")

　　代码中我们是引用了预先训练完成的神经网络，并且默认的是用电脑的CPU来跑这个模型，所以整体运行下来需要点时间，这个根据不同电脑的硬件配置而定，其余的代码如下所示

　　class Pic1:

　　 def __init__(self):

　　 self.ui = QUiLoader().load('pic_1.ui')

　　 self.ui.pushButton.clicked.connect(self.openImage)

　　 self.ui.pushButton_2.clicked.connect(self.startAction)

　　 self.ui.pushButton_3.clicked.connect(self.saveImage)

　　然后我们开始运行整个界面