用Python实现手绘图像的效果

1.图像的RGB色彩模式

图像一般使用RGB色彩模式，即每个像素点的颜色由红®、绿(G)、蓝(B)组成。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感知的所有颜色。

2.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：

3.图像的数组表示

图像是一个三维数组，维度分别是高度、宽度和像素RGB值

import numpy as np
from PIL import Imageif __name__ == '__main__':im = np.asarray(Image.open('./beijing.jpg'))print(im.shape,im.dtype)

(669, 1012, 3) uint8

4.图像的变换

读入图像后，获得图像RGB值，修改后保存为新的文件：
对像素值取反：

import numpy as np
from PIL import Imageif __name__ == '__main__':a = np.asarray(Image.open('./beijing.jpg'))print(a.shape,a.dtype)b=[255,255,255]-aim=Image.fromarray(b.astype('uint8'))im.save('./pic/beijing2.jpg')

读入图像后，获得图像RGB值，转换为灰度图，修改后保存为新的文件：
对像素值取反：

import numpy as np
from PIL import Imageif __name__ == '__main__':a = np.asarray(Image.open('./beijing.jpg').convert('L'))print(a.shape,a.dtype)b=255-aim=Image.fromarray(b.astype('uint8'))im.save('./pic/beijing3.jpg')

读入图像后，获得图像RGB值，转换为灰度图，修改后保存为新的文件：
对像素做区间变换：

读入图像后，获得图像RGB值，转换为灰度图，修改后保存为新的文件：
对像素做平方运算：

import numpy as np
from PIL import Imageif __name__ == '__main__':a = np.asarray(Image.open('./beijing.jpg').convert('L'))print(a.shape, a.dtype)b = 255*(a/255)**2im = Image.fromarray(b.astype('uint8'))im.save('./pic/beijing6.jpg')

5.图像手绘效果

手绘效果的几个特征：

黑白灰色
边界线较重
相同或相近色彩趋于白色
略有光源效果
利用像素之间的梯度值和虚拟深度值对图像进行重构，根据灰度变换来模拟人类视觉的远近程度。

 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.

光源效果：根据灰度变化来模拟人类视觉的远近程度。

设计一个位于图像斜上方的虚拟光源
光源相对于图像的俯视角为Elevation，方位角Azimuth
建立光源对个点梯度值的影响函数
运算出各点的新像素值

    vec_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

梯度归一化：

    A = np.sqrt(grad_x ** 2 + grad_y ** 2 + 1.)#构造x和y轴梯度的三维归一化单位坐标系uni_x = grad_x / Auni_y = grad_y / Auni_z = 1. / Ab = 255 * (dx * uni_x + dy * uni_y + dz * uni_z)  # 光源归一化，光源与梯度相互作用，将梯度转化为灰度

图像生成：

    b = b.clip(0, 255)#为避免数据越界，将生成的灰度值剪裁至0-255im = Image.fromarray(b.astype('uint8'))  # 重构图像im.save('./beijingHD.jpg')

完整代码：

import numpy as np
from PIL import Image# CSV: Comma-Seperate Values
if __name__ == '__main__':a = 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.)#构造x和y轴梯度的三维归一化单位坐标系uni_x = grad_x / Auni_y = grad_y / Auni_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，光源与梯度相互作用，将梯度转化为灰度b = b.clip(0, 255)#为避免数据越界，将生成的灰度值剪裁至0-255im = Image.fromarray(b.astype('uint8'))  # 重构图像im.save('./beijingHD.jpg')

最终效果

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