基于 Serverless+OSS 分分钟实现图片秒变素描

简介：看程序员老爸如何机智带娃~

场景介绍

小明接到学校老师安排的任务，需要批量将班级里同学们拍的普通照片转换为素描图，供课堂游戏使用，于是求助到程序员老爸，机智的程序员老爸分分钟用几行Python代码解决：在阿里云Serverless函数计算服务中部署普通图片转素描图函数服务，实现将批量上传到指定OSS桶内的图片自动转换为素描图并保存到另一个OSS桶内。

目标读者

了解阿里云Serverless、OSS、FC产品，有一定的云计算实践经验及Python编程经验，熟悉阿里云鉴权系统及图片处理OpenCV库的个人开发者。

前提条件/环境准备

1.已开通阿里云FC、OSS、SLS服务

2.提前准备好普通图片转换为素描图的Python代码

3.提前准备好测试图片

4.提前创建好两个测试用的OSS桶（不能将转换后的图片上传到同一个OSS bucket中，这会导致函数被无限循环执行）

操作步骤

步骤一：创建函数计算FC服务

1. 选择函数及服务点击“创建服务”，填写名称和描述：

2. 进入函数管理，点击“创建函数”：

运行环境选择Python 3.6，代码上传方式选择使用示例代码，请求处理程序类型选择处理事件请求

触发器选择OSS，Bucket选择提前创建好的sketch-image-input，文件后缀为.jpg，防止其他类型的文件上传后误触发函数执行

授权角色

3. 测试默认提供的Python函数，熟悉下基本功能：

步骤二：编写Python脚本，实现普通图片转换为素描图函数

1. 在编辑器中，输入提前写好的Python代码：

参考代码如下：

# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2
import json
import logging
import oss2

def sketch_image(source_image, target_image):
    # read image
    image = cv2.imread(source_image)
  
    # sketch image
    grey_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    invert_image = cv2.bitwise_not(grey_image)
    gaussian_blur_image = cv2.GaussianBlur(invert_image, (7, 7), 0)
    inverse_image = cv2.bitwise_not(gaussian_blur_image)
    sketch_image_result = cv2.divide(grey_image, inverse_image, scale=256.0)
    
    # save image
    cv2.imwrite(target_image, sketch_image_result)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

def handler(event, context):
    logger = logging.getLogger()
    evt = json.loads(event)
    creds = context.credentials
    # Required by OSS sdk
    auth=oss2.StsAuth(
        creds.access_key_id,
        creds.access_key_secret,
        creds.security_token)
    evt = evt['events'][0]
    bucket_name = evt['oss']['bucket']['name']
    endpoint = 'oss-' +  evt['region'] + '.aliyuncs.com'
    bucket_input = oss2.Bucket(auth, endpoint, bucket_name)
    bucket_output = oss2.Bucket(auth, endpoint, 'sketch-image-ouput')
    logger.info('oss endpoint: %s' % endpoint)

    objectName = evt['oss']['object']['key']
    logger.info('oss objectName: %s' % objectName)

    newKey = 'sketch_' + objectName

    # Download image
    source_image = '/tmp/%s' % objectName
    bucket_input.get_object_to_file(objectName, source_image) 
    logger.info('download image %s success.' % source_image)

    # Sketch image
    target_image = '/tmp/%s' % newKey
    sketch_image(source_image, target_image)

    # Upload image
    with open(target_image, 'rb') as fileobj:
        bucket_output.put_object(newKey, fileobj)  
    logger.info('upload image %s success.' % newKey)