Python数据分析与展示:实例:图像的手绘效果
实例:图像的手绘效果
图像的数组表示
图像的RGB色彩模式
RGB三个颜色通道的变化和叠加得到各种颜色,其中
- R红色,取值范围0-255
- G绿色,取值范围0-255
- B蓝色,取值范围0-255
RGB形成的颜色包括了人类视力所能感知的所有颜色。
PIL库
PIL,Python Image Library
PIL库是一个具有强大图像处理能力的第三方库。
在命令行下的安装方法:
pip install pillow
Image 是PIL库中代表一个图像的类(对象)
from PIL import Image
图像的数组表示
图像是一个由像素组成的二维矩阵,每个元素是一个RGB值。
如图所示,图片可以转化为一个由x轴和y轴形成的阵列,其中的每一个像素是一个RGB值,我们知道RGB值中的每一部分都是一个字节,所以一个图像就是由三个字节作为元素形成的一个二维矩阵。
图像的变换
读入图像后,获得像素RGB值,修改之后保存为新的文件。
图像的手绘效果
手绘效果的几个特征:
- 黑白灰色
- 边界线条较重
- 相同或相近色彩趋于白色
- 略有光源效果
手绘效果是在对图像进行灰度化的基础上,由立体效果、明暗效果叠加而成的。灰度表示图像的明暗变化,而梯度值表示了灰度的变化率。所以我们利用像素之间的梯度值和虚拟深度值对图像进行重构,跟据灰度变化来模拟人类视觉的明暗程度。
实例代码:
from PIL import Image
import numpy as npa = np.asarray(Image.open('./beijing.jpg').convert('L')).astype('float')depth = 10. # (0-100)
grad = np.gradient(a) #取图像灰度的梯度值
grad_x, grad_y = grad #分别取横纵图像梯度值
grad_x = grad_x*depth/100.
grad_y = grad_y*depth/100.
A = np.sqrt(grad_x**2 + grad_y**2 + 1.)
uni_x = grad_x/A
uni_y = grad_y/A
uni_z = 1./Avec_el = np.pi/2.2 # 光源的俯视角度,弧度值
vec_az = np.pi/4. # 光源的方位角度,弧度值
dx = np.cos(vec_el)*np.cos(vec_az) #光源对x 轴的影响
dy = np.cos(vec_el)*np.sin(vec_az) #光源对y 轴的影响
dz = np.sin(vec_el) #光源对z 轴的影响b = 255*(dx*uni_x + dy*uni_y + dz*uni_z) #光源归一化
b = b.clip(0,255)im = Image.fromarray(b.astype('uint8')) #重构图像
im.save('./beijingHD.jpg')
代码解析:
depth = 10. # 预设深度值为10,取值范围0-100
grad = np.gradient(a)
grad_x, grad_y = grad # 提取x和y方向的梯度值
grad_x = grad_x*depth/100.
grad_y = grad_y*depth/100. # 跟据深度调整x和y方向的梯度值
vec_el = np.pi/2.2 #np.cos(vec_el)为单位光线在地平面上的投影长度
vec_az = np.pi/4.
dx = np.cos(vec_el)*np.cos(vec_az) #光源对x 轴的影响
dy = np.cos(vec_el)*np.sin(vec_az) #光源对y 轴的影响
dz = np.sin(vec_el) #光源对z 轴的影响
A = np.sqrt(grad_x**2 + grad_y**2 + 1.) #构造x轴和y轴梯度的三维归一化单位坐标体系
uni_x = grad_x/A
uni_y = grad_y/A
uni_z = 1./A
b = 255*(dx*uni_x + dy*uni_y + dz*uni_z) #梯度与光源相互作用,将梯度转化为灰度
b = b.clip(0,255) #为了避免数据越界,将生成的灰度值裁剪至0-255区间
im = Image.fromarray(b.astype('uint8'))
im.save('./beijingHD.jpg') #生成图像
#所有视频截图均来自中国大学mooc北京理工大学嵩天老师的课程
《Python数据分析与展示》
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