用python画素描画方式有多种，这里给大家分享常见的且操作简单的两种实现方式，一种用pillow库，一种用opencv库，这两个库的具体使用可百度，网上很多教程，这里不再赘述。

一、pillow实现方法

1. 先在cmd上安装pillow库：

pip install pillow

2. 首先用convert('L')方法将彩色RGB图转换为灰度图

img = Image.open(pth)

out_img = img.convert('L') # 图片转换为灰度模式

width, height = img.size

pixel = img.load()

3. 设定一个阈值，当(x,y)与(x+1,y+1)点灰度值差值大于设定的阈值，即可判定(x,y)的像素点为轮廓。可通过设置阈值的大小，来改变素描的呈现效果。

threshold = 16 #设定阈值

for w in range(width):

for h in range(height):

if w == width - 1 or h == height - 1:

continue

xy = pixel[w, h]

x1y1 = pixel[w + 1, h + 1]

diff = abs(xy - x1y1)

if diff >= threshold:

pixel[w, h] = 0 #灰度越大越白，代表是轮廓

else:

pixel[w, h] = 255 #灰度越大越白，代表是轮廓

4. 保存图片

img.save(out_name)

5. 源代码

from PIL import Image

import easygui as eg

import os

def analyze(img, threshold):

if threshold < 0:

threshold = 0

if threshold > 100:

threshold = 100

width, height = img.size

img = img.convert('L') # 转为灰度图

pixel = img.load() # 获取灰度值

for w in range(width):

for h in range(height):

if w == width - 1 or h == height - 1:

continue

xy = pix[w, h]

x1y1 = pix[w + 1, h + 1]

diff = abs(xy - x1y1)

if diff >= threshold:

pixel[w, h] = 0 #灰度越大越白，代表是轮廓

else:

pixel[w, h] = 255 #灰度越大越白，代表是轮廓

return img

def main():

threshold = 16

pth = eg.fileopenbox(title='请打开要转换的图片') # 打开图片

dir = os.path.dirname(pth) # 返回图片所在的路径

ori_name = os.path.basename(pth) # 返回图片名称及扩展名

name = os.path.splitext(ori_name)[0] # 返回图片名称

geshi = os.path.splitext(ori_name)[1] # 返回图片的扩展名

out_name = os.path.join(dir, name +'(素描版)' + geshi) # 输出的名字及路径

img = Image.open(pth)

img = analyze(img,threshold)

img.save(out_name)

if __name__=='__main__':

main()

二、opencv实现方法

1. 先在cmd上安装opencv-python库：

pip install opencv-python

2. 打开图片

img = cv2.imread(pth)

3. 将图片转换成为灰度图

img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY)

4. 使用高斯滤波函数对灰度图进行模糊化操作，参数ksize表示高斯核的大小，sigmaX和sigmaY分别表示高斯核在 X 和 Y 方向上的标准差。可以通过调整ksize来呈现不同效果。

img_blur = cv2.GaussianBlur(img_gray, ksize=(81, 81),sigmaX=0, sigmaY=0)

5. 使用cv2.divide()方法对原图和模糊图像进行融合，找到两幅图之间有明显差异的部分，即为图片轮廓。

img_out=cv2.divide(img_gray, img_blur, scale=255)

6. 保存图片

cv2.imwrite(out_name, img_out)

7. 源代码

import easygui as eg

import os

import cv2

def main():

pth = eg.fileopenbox(title='请打开要转换的图片') # 打开图片

dir = os.path.dirname(pth) # 返回图片所在的路径

ori_name = os.path.basename(pth) # 返回图片名称及扩展名

name = os.path.splitext(ori_name)[0] # 返回图片名称

geshi = os.path.splitext(ori_name)[1] # 返回图片的扩展名

out_name = os.path.join(dir, name +'(sumiao)' + geshi) # 输出的名字及路径

img = cv2.imread(pth)

img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY)

img_blur = cv2.GaussianBlur(img_gray, ksize=(11, 11),sigmaX=0, sigmaY=0)

img_out=cv2.divide(img_gray, img_blur, scale=255)

cv2.imwrite(out_name, img_out)

if __name__=='__main__':

main()

两种方法的素描图的呈现效果不同，opencv相比显示的柔和写，图形显示更加柔和细腻。