python画黑白线条_python实现彩照转黑白以及图片转素描画

（1）彩照转黑白# -*- coding: utf-8 -*-

"""

Created on Thu Mar 21 03:45:16 2019

@author: czh

"""

%clear

%reset -f

# In[*]

from PIL import Image

import numpy as np

import os

os.chdir('D:\\train\\cv')

# In[*]

from PIL import Image

import numpy as np

a = np.asarray(Image.open("AWM.jpg").convert('L'))#.convert是变成黑白的

grad = np.gradient(a)

grad

grad_x, grad_y = grad

# In[*]

b=255-a#在对应的颜色通道减去他自己变成黑白底片的效果

im=Image.fromarray(b.astype('uint8'))

# In[*]

c=(100/255)*a+150#区间变换,颜色比较淡的灰度的图片

im=Image.fromarray(c.astype('uint8'))

# In[*]

d=255*(a/255)**2#像素平方,颜色比较深的图

im=Image.fromarray(d.astype('uint8'))

image.png

（2）图片转素描画

通过Numpy中的asarray函数将图片的灰度值以浮点型矩阵的形式存储起来，再用gradient函数得出图片灰度值的梯度# -*- coding: utf-8 -*-

"""

Created on Thu Mar 21 03:45:16 2019

@author: czh

"""

%clear

%reset -f

# In[*]

from PIL import Image

import numpy as np

import os

os.chdir('D:\\train\\cv')

# In[*]

from PIL import Image

import numpy as np

a = np.asarray(Image.open("StarryNight.jpg").convert('L'))#.convert是变成黑白的

grad = np.gradient(a)

grad

Out[37]:

[array([[225. , 233. , 252. , ..., 18. , 19. , 2. ],

[ 0.5, 127. , 3.5, ..., 5. , 18. , 17. ],

[ 19.5, 10. , 126.5, ..., 103.5, 5.5, 29. ],

...,

[ 0. , 0.5, 1. , ..., 126.5, 126.5, 126.5],

[ 4. , 4.5, 5. , ..., 7. , 7. , 7. ],

[ 9. , 10. , 9. , ..., 13. , 13. , 13. ]]),

array([[239. , 0. , 21. , ..., 113.5, 115.5, 243. ],

[247. , 13.5, 29. , ..., 25.5, 107.5, 226. ],

[236. , 3. , 17. , ..., 62.5, 127.5, 241. ],

...,

[242. , 116.5, 126. , ..., 4. , 5. , 5. ],

[242. , 117.5, 127. , ..., 3. , 5. , 5. ],

[243. , 117.5, 127. , ..., 5. , 5. , 5. ]])]

我们来观察一下L矩阵，可以看出a是一个二维浮点型矩阵，因此它的梯度grad里应该有两个数组矩阵，分别对应两层维度的梯度。现取最外层维度梯度为x方向的梯度值grad_x，取第二层维度梯度值为y方向梯度值grad_ygrad_x, grad_y = grad

这时我们已经取得了图像的梯度值，就可以通过改变像素的梯度值来改变图像的灰度变化，对图像进行重构了。我们先设一个深度值depth，取值范围为（0，100），然后利用深度调整x和y方向的梯度值。

我们使grad_x = grad_x*depth/100.

grad_y = grad_y*depth/100.

深度值越小，重构后的图像梯度值越小，即图像灰度值变化越小，画面线条越少，整体更显洁净。

比如当depth=1时：

反之，深度值越大，重构后的图像梯度值越大，即图像灰度值变化越大，画面线条越多，整体更显肮脏。比如当depth=100时

image.png

因此我们需要通过改变depth，找到最符合人类视觉远近程度的深度值。经过多次测试发现，当深度值为10左右时，即图像灰度梯度变为原来的10%左右时，画面最接近手绘化效果。（当然，对于不同的图片，这个最佳深度值不一定相同）。在本文中我们取depth=10

制造光源效果

类似版画的效果，这是因为此时的图像还没有光源效果，跟我们实际观察事物的感觉不一样，因此我们还需要为图像制造光源效果。如图，我们先假设一个光源位于图像斜上方，设俯视角为el，方位角为az，则单位光线在x,y,z方向上的投影长度分别为：通过多次调整发现，当俯视角el=π/2.2, 方位角az=π/4时光照效果最好。（当然对于不同图像两个角度的选取不一定相同）

实现代码为：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./A

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

b = 255*(dx*uni_x + dy*uni_y + dz*uni_z) #光源归一化

我们将这个过程叫做光源的归一化

重构图像

由于灰度值的选取范围为（0，255），为了避免数据越界，需要将生成的灰度值裁剪至0-255之间b = b.clip(0,255)

由新的灰度值重构图像im = Image.fromarray(gd.astype('uint8'))

其中uint8是一种数据类型。这时图像的手绘化效果已经完成了# -*- coding: utf-8 -*-

"""

Created on Thu Mar 21 03:45:16 2019

@author: czh

"""

%clear

%reset -f

# In[*]

from PIL import Image

import numpy as np

import os

os.chdir('D:\\train\\cv')

# In[*]

from PIL import Image

import numpy as np

a = np.asarray(Image.open("AWM.jpg").convert('L'))#.convert是变成黑白的

grad = np.gradient(a)

grad

grad_x, grad_y = grad

# In[*]

b=255-a#在对应的颜色通道减去他自己变成黑白底片的效果

im=Image.fromarray(b.astype('uint8'))

# In[*]

c=(100/255)*a+150#区间变换,颜色比较淡的灰度的图片

im=Image.fromarray(c.astype('uint8'))

# In[*]

d=255*(a/255)**2#像素平方,颜色比较深的图

im=Image.fromarray(d.astype('uint8'))

# In[*]

a = np.asarray(Image.open("AWM.jpg").convert('L')).astype('float')

# In[*]

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./A

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

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

# In[*]

im.save("手绘.jpg")

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