互联网动漫模拟卡片印刷照片系统（功能对接）

之前毒教材被曝光引发争议，那些编写度教材的人着实可恶。咱程序员也没有手绘插画能力，但我们可以借助强大的深度学习模型将视频转动漫。所以的目标是让任何具有python语言基本能力的程序员，实现短视频转动漫效果。

一、思路流程

1. 读取视频帧

2. 将每一帧图像转为动漫帧

3. 将转换后的动漫帧转为视频

难点在于如何将图像转为动漫效果。这里我们使用基于深度学习的动漫效果转换模型，考虑到许多读者对这块不了解，因此我这边准备好了源码和模型，直接调用即可。

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二、图像转动漫

为了让大家不关心深度学习模型，已经为大家准备好了转换后的onnx类型模型。接下来按顺序介绍运行onnx模型流程。

安装onnxruntime库

pip installonnxruntime

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如果想要用gpu加速，可以安装gpu版本的onnxruntime:

pip installonnxruntime-gpu

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需要注意的是：

onnxruntime-gpu的版本跟cuda有关联，具体对应关系如下

当然，如果用cpu运行，那就不需要考虑那么多了。考虑到通用性，本文全部以cpu版本onnxruntime。

运行模型

先导入onnxruntime库，创建inferencesession对象，调用run函数。

其中,preprocess函数确保输入图像的宽高是8的整数倍。这里主要是因为考虑到深度学习模型有下采样，确保每次下采样能被2整除。

单帧效果展示

三、视频帧读取与视频帧写入

这里使用opencv库，提取视频中每一帧并调用回调函数将视频帧回传。在将图片转视频过程中，通过定义videowriter类型变量write确保唯一性。具体实现代码如下：

ok分享到这里就结束了，赶紧去试试吧

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