Jupyter Notebook，太强大了

Jupyter Notebook应该很多同学都或多或少有所了解，但是，很多同学 还停留在Python、数据分析、交互式开发。
其实，除了这些之外，Jupyter Notebook还可以完成很多你意想不到的事情。
例如，Python工具包开发、创建幻灯片、创建电子书、写博客、写报告、数据看板、REST API、网页应用等。
以网页应用为例，提起开发一个网页应用，很多同学第一印象都会想到需要前端、后端、服务部署等繁琐的步骤，需要具备html、JavaScript、Java或者Python、Django知识。
其实，通过Jupyter Notebook就可以开发一款可部署的网页应用。
下面，就以一个图像处理的网页应用为例给大家演示一下。
准备工作

在正式的开发之前，先把开发环境配置、Python工具包这些基本的准备工作做一下。
环境配置
创建一个虚拟环境，单独的用于这个网页应用，虚拟环境的好处就可以实现不同应用之间的环境隔离，避免不同项目/应用依赖不同版本的工具包导致冲突。

1. virtualenv sketchenv
2. source sketchenv/bin/activate

复制代码

这里的sketchenv是虚拟环境 的名称，你也可以起其他名称。
安装工具包
下面，就是按照开发网页应用需要的一些工具包：

1. mljar-mercury
2. opencv-python-headless
3. pillow
4. matplotlib

复制代码

其中，mercury是一款能够将jupyter notebook转换成网页 应用的框架，其余的几款都是用于图像处理的工具包。
正式开始

下面，就正式开始开发工具。
首先，打开一个Jupyter Notebook的窗口：

1. jupyter notebook

复制代码

然后，导入一些需要用到的Python工具包并对图像进行一下初始设置：

1. import os
2. import cv2
3. from PIL import Image
4. from matplotlib import pyplot as plt
5. ​
6. import matplotlib as mpl
7. mpl.rcParams['figure.figsize'] = (12,12)
8. mpl.rcParams['axes.grid'] = False

复制代码

在Jupyter Notebook打开一个新的单元格，输出以下代码，谨记，需要新打开一个，不能和其他单元格的代码放在一起：

1. image_path = "/home/jackpop/Downloads/house.jpg"
2. output_dir = "output_images"

复制代码

image_path是一个要处理图像的路径，output_dir是目录名，用于保存处理好的新图像。
在下一个单元中，将定义一个显示图像的函数：

1. def imshow(image, title=None, fname=None):
2.     if len(image.shape) > 3:
3.         image = tf.squeeze(image, axis=0)
4. ​
5.     plt.imshow(image)
6.     plt.axis('off')
7.     if title:
8.         plt.title(title)
9.     if fname:
10.         plt.savefig(fname)

复制代码

然后，载入图像并显示：

1. img = cv2.imread(image_path)
2. RGB_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
3. imshow(RGB_img)

复制代码

你会看到下图：

现在开始对图像进行处理，生成艺术素描图像：

1. # 图像转化
2. grayed = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
3. inverted = cv2.bitwise_not(grayed)
4. blurred = cv2.GaussianBlur(inverted, (19, 19), sigmaX=0, sigmaY=0)
5. def blend(x, y):
6.     return cv2.divide(x, 255 - y, scale=256)
7. final_result = blend(grayed, blurred)
8. ​
9. # 保存图像
10. _ = cv2.imwrite(os.path.join(output_dir, "sketch_photo.jpg"), final_result)
11. ​
12. # 显示图像
13. RGB_img = cv2.cvtColor(final_result, cv2.COLOR_BGR2RGB)
14. imshow(RGB_img)

复制代码

经过处理之后，你会看到如下图像：

到这里，核心的代码都已经完成了，已经有了Jupyter Notebook代码，那么，该怎么编程网页应用呢？
这就用到前面安装的工具包mercury，前面 已经介绍，它可以将Jupyter Notebook转化成网页应用。
首先，执行如下命令：

1. mercury watch sketch_app.ipynb

复制代码

在浏览器中打开http://127.0.0.1:8000/链接，会看到一个卡片，如下所示：

请点击卡片，你会看到它的警告信息，告诉你缺少YAML头。

这就涉及到mercury中的一个比较重要的东西，配置信息，它是一种yaml格式的配置信息 ，主要包含标题、配置参数等内容。
下面，就在Jupyter Notebook开头创建一个RAW格式的单元，输入相关的yaml配置信息：
[code]---title: Convert Photo to Sketch
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