快捷導(dǎo)航

基于python實(shí)現(xiàn)把圖片轉(zhuǎn)換成素描

更新時(shí)間：2019年11月13日 10:34:46 作者：Sean_Yang

這篇文章主要介紹了基于python實(shí)現(xiàn)把圖片轉(zhuǎn)換成素描,文中通過(guò)示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,需要的朋友可以參考下

導(dǎo)語(yǔ)：

你是否還在為當(dāng)時(shí)年少時(shí)沒有選擇自己的夢(mèng)想而傷心，是否還在為自己的無(wú)法成為繪畫名家而苦惱，這一切都不需要擔(dān)心。python都能幫你實(shí)現(xiàn)，誒！python怎么能畫畫呢，一些簡(jiǎn)單的圖案沒問題，但是我要是想畫素描那肯定沒有辦法了呀！

需求分析：

通過(guò)python代碼腳本，實(shí)現(xiàn)繪制素描

安裝工具

pip install pillow
pip install numpy

代碼實(shí)現(xiàn)

首先我們需要看一下我們需要的原圖:

這是一頭大水牛，那我們要如何將它變成一幅素描畫呢？

來(lái)看我們第一種方案：

# -*- coding: utf-8 -*-
from PIL import Image
from random import randint

old = Image.open(r"da.jpg")
new = Image.new('L', old.size, 255)
w, d = old.size
old = old.convert('L')
PEN_SIZE = 3
COLOR_DIFF = 7
LINE_LEN = 2

for i in range(PEN_SIZE + 1, w - PEN_SIZE - 1):
  for j in range(PEN_SIZE + 1, d - PEN_SIZE - 1):
    originalcolor = 255
    lcolor = sum([old.getpixel((i - r, j))
           for r in range(PEN_SIZE)]) // PEN_SIZE
    rcolor = sum([old.getpixel((i + r, j))
           for r in range(PEN_SIZE)]) // PEN_SIZE
    if abs(lcolor - rcolor) > COLOR_DIFF:
      originalcolor -= (255 - old.getpixel((i, j))) // 4
      for p in range(-LINE_LEN + randint(-1, 1), LINE_LEN + randint(-1, 1)):
        new.putpixel((i, j + p), originalcolor)

    ucolor = sum([old.getpixel((i, j - r))
           for r in range(PEN_SIZE)]) // PEN_SIZE
    dcolor = sum([old.getpixel((i, j + r))
           for r in range(PEN_SIZE)]) // PEN_SIZE
    if abs(ucolor - dcolor) > COLOR_DIFF:
      originalcolor -= (255 - old.getpixel((i, j))) // 4
      for p in range(-LINE_LEN + randint(-1, 1), LINE_LEN + randint(-1, 1)):
        new.putpixel((i + p, j), originalcolor)

    lucolor = sum([old.getpixel((i - r, j - r))
            for r in range(PEN_SIZE)]) // PEN_SIZE
    rdcolor = sum([old.getpixel((i + r, j + r))
            for r in range(PEN_SIZE)]) // PEN_SIZE
    if abs(lucolor - rdcolor) > COLOR_DIFF:
      originalcolor -= (255 - old.getpixel((i, j))) // 4
      for p in range(-LINE_LEN + randint(-1, 1), LINE_LEN + randint(-1, 1)):
        new.putpixel((i - p, j + p), originalcolor)

    rucolor = sum([old.getpixel((i + r, j - r))
            for r in range(PEN_SIZE)]) // PEN_SIZE
    ldcolor = sum([old.getpixel((i - r, j + r))
            for r in range(PEN_SIZE)]) // PEN_SIZE
    if abs(rucolor - ldcolor) > COLOR_DIFF:
      originalcolor -= (255 - old.getpixel((i, j))) // 4
      for p in range(-LINE_LEN + randint(-1, 1), LINE_LEN + randint(-1, 1)):
        new.putpixel((i + p, j + p), originalcolor)

new.save(r"pencil_drawing.jpg")

我們這第一份素描圖案時(shí)以線條為單位進(jìn)行素描的，而且還增加了隨機(jī)函數(shù)，圖案中線條的長(zhǎng)度不確定，這樣創(chuàng)作的素描看上去更加柔和，看起來(lái)更加接近真實(shí)的人類作畫的風(fēng)格。

但是這個(gè)方法有一些弊端，

一是代碼量較多

二是執(zhí)行速度過(guò)慢

你想通過(guò)這個(gè)方式實(shí)現(xiàn)一個(gè)素描圖案，需要等待很長(zhǎng)時(shí)間。

那么有沒有更好的方式呢？

來(lái)，我們?cè)賮?lái)看，接下來(lái)我們要用一種更友好的方式來(lái)實(shí)現(xiàn)這個(gè)需求

from PIL import Image
import numpy as np

a = np.asarray(Image.open('牛.jpg').convert('L')).astype('float')
depth = 10. # (0-100)
grad = np.gradient(a) # 取圖像灰度的梯度值
grad_x, grad_y = grad # 分別取橫縱圖像梯度值
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 # 光源的俯視角度，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) # 光源對(duì)x 軸的影響
dy = np.cos(vec_el) * np.sin(vec_az) # 光源對(duì)y 軸的影響
dz = np.sin(vec_el) # 光源對(duì)z 軸的影響
b = 255 * (dx * uni_x + dy * uni_y + dz * uni_z) # 光源歸一化
b = b.clip(0, 255)
im = Image.fromarray(b.astype('uint8')) # 重構(gòu)圖像
im.save('new.jpg')