十来行代码，用Python做一个迷你美图秀秀

美图秀秀相信大家都不陌生，大家只要操作美图秀秀，就可以P掉图片中脸上的一些瑕疵，让人变得更加的美丽。今天小编就带领大家来借助 Python 和 Flask 来实现一个迷你版的美图秀秀的网页工具，大家只需要通过网页上传需要美颜的图片，然后就可以从网页下载美颜好的图片。

整体设计

首先我们需要实现的是美图秀秀的功能，在一幅图中，我们看起来的非常粗糙的点，可以视作是一些噪声，而我们就需要借助工具去去除这些噪声，使得图像看起来更加平滑。

这里我们采用的是双边滤波来过滤掉这些噪声。双边滤波是将图像的像素点从空间上的邻近程度，和像素值之间的相似程度两个方面去考虑，从而叫做双边，即同时考虑两方面的信息。如下图所示 :

上图中的两点就是我们的两个像素，他们之间的空间距离体现出了邻近程度，而两个像素值的大小（图中的70、80）则是体现出了像素之间的像素值相似度。双边滤波可以很好的保留图像中的边缘细节，使得我们的图像在很好的过滤噪声的同时，使得图像不会过于的失真，也就是使得图像看起来很自然，P的痕迹不明显。

程序如下:

import cv2# 可更改value调整滤波的程度value = 28
def Beauty(path, filename):    img = cv2.imread(path)    img_res = cv2.bilateralFilter(img, value, value * 2, value / 2)    filename = './static/out/{}'.format(filename)    cv2.imwrite(filename, img_res)    return filename

这里我们使用 opencv 中集成的双边滤波算法，这个 value 值表示在过滤的过程中，图像中的每个像素领域的直径范围，这个值越大，图片中的噪声滤除的越好，但是图片看上去也会越像是P过的，而这个值越小，则图片美颜的效果会越差。

这里小编实验得出，28左右时效果比较好，我们使用opencv读入图片，然后将图片进行滤波，将滤波后的图片写入到指定的本地文件中，并将文件的路径返回。下图展示的是美颜前后的图片对比，可以看出，美颜效果还是很好的，只用区区十行代码就可以完成美颜的效果。

用Flask操刀实战

接下来我们就来完成 Flask 部分的编写，Flask 是基于 python 的轻量级 Web 应用框架。上手也比较快，核心部分程序如下：

@app.route('/', methods=['GET', 'POST'])def index():    return render_template('index.html')
@app.route('/beauty', methods=['GET', 'POST'])def beauty():    if request.method == 'POST':        file = request.files['image']        print(file)        if file and allowed_file(file.filename):            path = os.path.join(app.config['UPLOAD_FOLDER'], file.filename)            file.save(path)            output = Beauty(path, file.filename)            print(output)            return render_template('index.html', output = output)        else:            return render_template('index.html', alert = '文件类型必须是图片！')    else:        return render_template('index.html')

程序中首先调用index函数，并返回我们写好的 index.html 的网页，我们只需点击程序给出的默认链接，便会自动打开网页，如下图所示。

在网页中我们点击选择文件，选择我们需要美颜的图片，然后点击上传，网页便会将我们提交的表单信息返回，程序便会跳转到我们的 beauty 子页面并执行我们写好的 beauty 函数。

在函数中，我们首先取出的图片名称，并判断我们上传的图片类型是不是符合我们的要求，然后我们执行之前写好的美颜函数 Beauty，将美颜好的图像进行保存，并返回保存的路径。

接着我们再将路径信息提供给网页，网页 html 将访问美颜图片的路径进行显示，效果如下所示:

我们接下来就可以将美颜好的图片进行另存为即可。最后，以视频的形式来展现一下程序的整个流程：

视频展示：

感兴趣的同学可以下载源码进行学习和练习：

链接:

https://pan.baidu.com/s/1gv0F4pDd4fKXK0x0YhzeVw

提取码: 9ec5

注意：运行此项目代码需要安装好 opencv 和 flask 的库。具体方法可参考：

如何安装 Python 的第三方模块

运行代码中的 server.py 文件，并用流览器打开提示的默认地址：

http://127.0.0.1:5000/

即可访问页面。

作者：菜鸟哥

来源：菜鸟学Python