Python ：图像的手绘效果

最近在慕课网上学习北京理工大学的Python数据分析与展示，里面有一个图片的手绘效果挺有意思的。拿来学习与分享。详情请参考课程：https://www.icourse163.org/learn/BIT-1001870002#/learn/announce

python中图像是一个由像素组成的三维矩阵（高，宽和RGB），每个元素是一个RGB值。

对图像变换的操作一般流程为：读入图像文件---获得RGB值---对RGB值进行运算修改---另存为新图像。

手绘效果特征：色彩为黑白灰，边界线条重，相同或相近色彩趋于白色，略有光源效果

运算思路：利用像素之间的梯度值和之间的虚拟深度值对图像进行重构，根据灰度变化来模拟人类视觉的明暗程度。

效果图如下：

代码如下：

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Tue Mar 12 17:35:46 2019@author: Administrator
"""from PIL import Image
import numpy as npa = np.asarray(Image.open(r"C:\Users\Administrator\Desktop\codes\test1.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.)
uni_x = grad_x/A
uni_y = grad_y/A
uni_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
b = b.clip(0,255)im = Image.fromarray(b.astype('uint8'))  #重构图像
im.save(r'C:\Users\Administrator\Desktop\codes\testHD.jpg')

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