前言

Photo-Sketching 一个能将照片的轮廓识别出来并将其转化为“速写”型图像的开源模块。

比如，这只小狗：

经过模型的转化，会变成卡通版的小狗：

非常秀，这很人工智能。

这个模块的使用也相对简单，下面给大家带上全方面的教程：

一、准备

开始之前，你要确保Python和pip已经成功安装在电脑上，如果没有，可以访问这篇文章：超详细Python安装指南进行安装。

(可选1) 如果你用Python的目的是数据分析，可以直接安装Anaconda：Python数据分析与挖掘好帮手—Anaconda，它内置了Python和pip.

(可选2) 此外，推荐大家用VSCode编辑器，它有许多的优点：Python 编程的最好搭档—VSCode 详细指南。

这个项目推荐大家直接用Anaconda进行环境的构建和开发：Python数据分析与挖掘好帮手—Anaconda，因为作者提供了一个 environment.yml 文件，你只需要输入以下命令，就能一键安装环境和依赖：

conda env create -f environment.yml

二、下载预训练模型

接下来，我们需要修改使用预训练模型的启动脚本，这些脚本都放在 PhotoSketch\scripts 下，我们需要使用的是 test_pretrained.cmd 或者 test_pretrained.sh 这两个脚本。

如果你是 windows 系统，请修改 test_pretrained.cmd 脚本，重点是dataDir、results_dir、checkpoints_dir：

dataDir 指向到 PhotoSketch 所在的文件夹目录，如果你是跟我一样这么配的，results_dir 只需要配成 %dataDir%\PhotoSketch\Results\ 即可，checkpoints_dir 则为 %dataDir%\PhotoSketch\Checkpoints\ 。

如果你是macOS或者Linux，则修改 test_pretrained.sh 文件，修改方法与上面windows 的一样，只不过反斜杠 “” 要换成斜杆 “/” 。

修改完脚本后，打开命令行/终端，输入以下命令，就会将你 PhotoSketch\examples 目录下的文件转化为“速写”。

windows:

scripts\test_pretrained.cmd

Linux/MacOS:

./scripts/test_pretrained.sh

转化结果可以在 PhotoSketch\Results 中看到，如下两图所示。

待转化目录：

转化后：

可以看到效果其实不是非常好，由于是作者预训练的模型，所以效果不好也正常，如果大家需要的话，可以自己针对性地拿一些图像训练模型，并针对性地做识别，这样做效果才是最好的。

你需要训练或测试自己的模型也非常简单：

在仓库的根目录中，运行 scripts/train.sh 可以训练模型

在仓库的根目录中，运行 scripts/test.sh 可以测试val集或测试集

当然训练过程肯定没这么简单，你会遇到不少问题，但是我相信大部分都是存放图片的目录结构上的问题，大家如果有兴趣可以动手试试。

总结

我们的文章到此就结束啦，如果你喜欢今天的徐浪老师大讲堂，Python实战案例部分内容！

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一、准备

二、下载预训练模型

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