实现效果:

实现代码

import numpy as np

from skimage import img_as_float

import matplotlib.pyplot as plt

from skimage import io

import math

import numpy.matlib

file_name2='D:/2020121173119242.png' # 图片路径

img=io.imread(file_name2)

img = img_as_float(img)

row, col, channel = img.shape

img_out = img * 1.0

degree = 70

center_x = (col-1)/2.0

center_y = (row-1)/2.0

xx = np.arange (col)

yy = np.arange (row)

x_mask = numpy.matlib.repmat (xx, row, 1)

y_mask = numpy.matlib.repmat (yy, col, 1)

y_mask = np.transpose(y_mask)

xx_dif = x_mask - center_x

yy_dif = center_y - y_mask

r = np.sqrt(xx_dif * xx_dif + yy_dif * yy_dif)

theta = np.arctan(yy_dif / xx_dif)

mask_1 = xx_dif < 0

theta = theta * (1 - mask_1) + (theta + math.pi) * mask_1

theta = theta + r/degree

x_new = r * np.cos(theta) + center_x

y_new = center_y - r * np.sin(theta)

int_x = np.floor (x_new)

int_x = int_x.astype(int)

int_y = np.floor (y_new)

int_y = int_y.astype(int)

for ii in range(row):

for jj in range (col):

new_xx = int_x [ii, jj]

new_yy = int_y [ii, jj]

if x_new [ii, jj] < 0 or x_new [ii, jj] > col -1 :

continue

if y_new [ii, jj] < 0 or y_new [ii, jj] > row -1 :

continue

img_out[ii, jj, :] = img[new_yy, new_xx, :]

plt.figure (1)

plt.imshow (img)

plt.axis('off')

plt.figure (2)

plt.imshow (img_out)

plt.axis('off')

plt.show()

以上就是Python 实现 PS 滤镜的旋涡特效的详细内容,更多关于python ps滤镜漩涡特效的资料请关注脚本之家其它相关文章!

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