对于Instagram滤镜，想必有过Instagram使用经历的小伙伴应该十分清楚，而没有用过的也听说过Instagram吧。Instagram滤镜实际上就是利用各种算法对图片从色彩、对比度、亮度等方面进行调节，来实现图像的各种特殊效果。如下图所示：
上面的图片中，左上角就是我们拍出来的原图，而其余三张图片就是我们利用不同的滤镜制作出来的效果，可以看到，不同滤镜下的小姐姐，展示出了不同的魅力，学会使用滤镜，绝对是必不可少的。
今天小编就带领大家实现一个flask和滤镜算法相结合的程序，首先，我们来看一下，程序的设计思路。
程序启动后，首先读取图片并选择采用的滤镜模式，这里有9种滤镜的模式，分别为Inkwell、Sepia、Gotham、Nashville、Poprocket、Negative、LOMOfi、Walden和Cartoonifier。为了更好的让大家对九种滤镜有更深的了解，小编特意做了一个图展示给大家。如下图所示：
上图中展示的是原图和除了Cartoonifier之外的其他8种滤镜效果，对于Cartoonifier滤镜效果，大家可以参考之前公众号推出的《熬了一夜！我用Python做了一个网站，帮小姐姐生成漫画头像》中的效果图。可以看到，不同的滤镜之下，小姐姐展现出来的风格也是不相同的，当然，每一种滤镜对应的最合适的效果也是不同的，需要大家自己去不断的搭配，去尝试。
上图中，最上面的图片是原图，而下面的两张图中，显示的是不同的滤镜，我们可以看到最下面的右边的图更能突出秋天的意境之美，而最下面的左图则完全不能展现出秋天的美。
接下来，我们来了解一下程序的构成吧，对于滤镜的算法，小编采用的是GitHub上的satchit24所实现的滤镜算法库，由于作者提供的展示和使用效果对用户不友好，因此小编采用flask对于程序进行了包装。为了更方便的大家了解滤镜的算法，小编拿Inkwell算法来为大家解释一下程序，如下图所示：
上图便是Inkwell程序的核心，首先程序将图片从0到255转变成0到1之间，然后按比例混合三个通道的数值，利用高斯滤波来去除噪声，最后再将数值限定在[0，1]的范围内即可。对于其他的滤镜算法，大家也可以自己进行分析。
下面我们结合flask进行讲解，首先，程序flask程序启动后，会让我们输入图片，并选择一个滤镜，如下图所示：
大家只需要按照上述的三步，选择滤镜种类，然后点击选择本地图片，然后点击上传按钮即可，接着程序便会执行下图的函数。
上述的程序中，首先会根据传入的图片和滤镜的类型，对图片进行处理，然后返回处理好的图片的保存地址，并传入到html文件中。然后html文件会读取图片的地址进行显示。
以上就是小编对于程序部分的讲解，接下来小编将通过视频展示的形式，让大家更清晰的看出程序是如何运行的。
Python是不是很有趣啊，除了传统的爬虫，数据分析，自动化办公，运维这些应用场景之外，其实在图片，音频，视频方面的处理更有趣，尤其是结合的 AI之后，简直就是牛逼的无敌了，没办法谁叫Python轮子多呢。
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后台输入：【滤镜】
