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用gradio快速构建一个图像处理 Web 工具（支持灰度、模糊、边缘检测等）

文章来源：企鹅号 - 江湖沉浮

本文将介绍如何使用 Python 的 Gradio 库构建一个简单的图像处理 Web 应用，支持常见的图像效果如灰度转换、像素化、模糊处理、边缘检测、色彩反转、色调变换等，并提供完整源码。

背景介绍

随着人工智能与图像处理技术的普及，我们经常需要快速测试各种图像效果。传统方式需要编写 GUI 或命令行脚本，使用门槛较高。而Gradio作为一个强大的开源工具，可以让我们用最少的代码快速搭建交互式 Web 界面，特别适合机器学习与图像处理的可视化演示。

项目功能一览

本项目支持如下图像处理效果：

灰度图

像素风格图

二值化图

模糊图

边缘检测图

色彩反转图

色调转换图

界面示意如下：

【此处可插入运行后的 Gradio 页面截图】

环境依赖

使用以下命令安装所需依赖：

pip install gradio pillow numpy

🧠 代码实现解析

1️⃣ 导入库

import gradio as gr

from PIL import Image, ImageFilter, ImageOps

import numpy as np

使用Pillow（PIL）进行图像处理，Gradio构建前端交互界面，NumPy用于处理 HSV 色调变换。

2️⃣ 图像处理函数定义

灰度转换

def convert_to_grayscale(img):

return img.convert("L")

像素化

def convert_to_pixel(img):

img = img.resize((32, 32), resample=Image.NEAREST)

return img.resize((256, 256), resample=Image.NEAREST)

二值化处理

def convert_to_binary(img):

gray = img.convert("L")

bw = gray.point(lambda x: 255 if x > 128 else 0, '1')

return bw.convert("RGB")

模糊处理

def convert_to_blur(img):

return img.filter(ImageFilter.BLUR)

边缘检测

def convert_to_edge(img):

return img.filter(ImageFilter.FIND_EDGES)

色彩反转

def convert_to_invert(img):

return ImageOps.invert(img)

色调变换（Hue Shift）

def convert_to_hue_shift(img):

hsv = img.convert("HSV")

h, s, v = hsv.split()

np_h = np.array(h, dtype=np.uint16)

np_h = (np_h + 30) % 256

h_shifted = Image.fromarray(np_h.astype('uint8'), 'L')

return Image.merge("HSV", (h_shifted, s, v)).convert("RGB")

3️⃣ 整合选择逻辑

python复制编辑def process_image(image, effect):

if effect == "灰度图":

return convert_to_grayscale(image)

elif effect == "像素图":

return convert_to_pixel(image)

elif effect == "二值化图":

return convert_to_binary(image)

elif effect == "模糊图":

return convert_to_blur(image)

elif effect == "边缘检测图":

return convert_to_edge(image)

elif effect == "色彩反转图":

return convert_to_invert(image)

elif effect == "色调转换图":

return convert_to_hue_shift(image)

return image

4️⃣ 构建 Gradio 界面

python复制编辑effect_dropdown = gr.Dropdown(

choices=["灰度图", "像素图", "二值化图", "模糊图", "边缘检测图", "色彩反转图", "色调转换图"],

label="选择图像处理方式"

)

iface = gr.Interface(

fn=process_image,

inputs=[gr.Image(type="pil"), effect_dropdown],

outputs=gr.Image(type="pil"),

title="图像处理工具",

description="支持灰度、像素、模糊、边缘检测、二值化、反色、色调转换"

)

iface.launch()

只需一行iface.launch()就能启动本地 Web 服务。

所有源代码：