python 图像手绘效果展示

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# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Fri Jan 31 20:52:11 2020
@author: JZJ
"""from PIL import Image
import numpy as np
a = np.asarray(Image.open('C:/Camera Roll/ex.jpg').convert('L')).astype('float')
# 利用像素之间的梯度值和虚拟深度值对图像进行重构，根据灰度变化来模拟人类视觉的远近程度
depth = 10. # 0-100   预设深度为10，取值范围0-100
grad = np.gradient(a) #取图像灰度的梯度值
grad_x, grad_y = grad # 提取x和y方向的梯度值
grad_x = grad_x*depth/100.
grad_y = grad_y*depth/100. # 根据深度调整x和y方向的梯度值
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/A
uni_y = grad_y/A
uni_z = 1./A# np.cos(vec_el)为单位光线在地平面上的投影长度
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, dy, dz是光源对x/y/z三方向的影响程度
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) #梯度与光源相互作用，将梯度转化为灰度
b = b.clip(0,255) # 为避免数据越界，将生成的灰度值裁剪至0‐255区间im = Image.fromarray(b.astype('uint8')) #重构图像
im.save("C:/Camera Roll/WUHANjmm_Draw.jpg")

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