python手绘效果图_Python实现手绘图

利用python的Numpy及PIL第三方库实现图片的手绘效果。PIL第三方库是一个具有强大图像处理能力的第三方库。

数字图像数据可以用矩阵来表示，因此可以采用矩阵理论和矩阵算法对数字图像进行分析和处理。最典型的例子是灰度图像，如图1-2所示。灰度图像的像素数据就是一个矩阵，矩阵的行对应图像的高(单位为像素)，矩阵的列对应图像的宽(单位为像素)，矩阵的元素对应图像的像素，矩阵元素的值就是像素的灰度值。

由于数字图像可以表示为矩阵的形式，所以在计算机数字图像处理程序中，通常用二维数组来存放图像数据，参见图1-3。二维数组的行对应图像的高，二维数组的列对应图像的宽，二维数组的元素对应图像的像素，二维数组元素的值就是像素的灰度值。采用二维数组来存储数字图像，符合二维图像的行列特性，同时也便于程序的寻址操作，使得计算机图像编程十分方便。

根据上面的描述，我们对图像的矩阵描述有了一个初步认识。而在python中我们可以采用numpy库来创建矩阵。要实现图像的手绘效果其实只需简单的几步即可：

(1) 读取原图片

(2) 获取像素RGB值

(3) 修改像素RGB值

(4) 将修改后的像素值保存

具体的代码展示如下：

fromPIL importImage

importnumpy asnp

a=np.asarray(Image.open(r"C:\Users\ZXL\Desktop\照片\pic1163.jpg").convert('L')).astype("float")

depth=10. #预设深度为10，取值范围0-100

grad=np.gradient(a)

grad_x,grad_y=grad #提取x,y方向的梯度值

grad_x=grad_x*depth/100.

grad_y=grad_y*depth/100. #根据深度分别调整x,y方向的梯度值

A=np.sqrt(grad_x**2+grad_y**2+1.)#构造x,y轴梯度的三维归一化单位坐标系

uni_x=grad_x/A

uni_y=grad_y/A

uni_z=1./A

vec_el=np.pi/2.2

vec_az=np.pi/4.

dx=np.cos(vec_el)*np.cos(vec_az) #光源对x,y,z三个方向的影响程度

dy=np.cos(vec_el)*np.sin(vec_az)

dz=np.sin(vec_el)

b=255*(dx*uni_x+dy*uni_y+dz*uni_z) #梯度与光源结合，将梯度转换为灰度

b=b.clip(0,255)

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

im.save(r"C:\Users\ZXL\Desktop\照片\picture.jpg"

效果图如下图所示：

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