Python編程利用Numpy和PIL庫(kù)將圖片轉(zhuǎn)化為手繪
主要采用的技術(shù)點(diǎn)
Python + Numpy + PIL
在正文代碼開始前，大家先看看最初原圖和轉(zhuǎn)換手繪風(fēng)圖片前后對(duì)比。
當(dāng)然了，我先查了手繪的三個(gè)基本特點(diǎn)：
- 圖片可單通道灰度圖
- 邊緣線條較重可當(dāng)成黑色，相同或相近像素值趨向白色
- 光源效果下，灰度變化類似于人類視覺(jué)的遠(yuǎn)近
下面開始介紹，手繪照實(shí)現(xiàn)步驟：
讀取圖片，轉(zhuǎn)化為數(shù)組
因?yàn)橐獙?duì)圖像的像素計(jì)算，可以先把圖片先轉(zhuǎn)化為數(shù)組。代碼如下：
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.
計(jì)算 x,y,z 軸梯度值，歸一化
照片對(duì)邊緣區(qū)域更側(cè)重，計(jì)算梯度是定位圖片邊緣部分最有效方式，用灰度變化來(lái)模擬圖片遠(yuǎn)近效果，depth 表示預(yù)設(shè)深度，z 軸默認(rèn)梯度為 1。
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.
對(duì)梯度值進(jìn)行歸一化操作
A = np.sqrt(grad_x ** 2 + grad_y ** 2 + 1.) uni_x = grad_x / A uni_y = grad_y / A uni_z = 1. / A
加入光源效果
根據(jù)光源不同的入射角度，對(duì)x,y,z 各軸上的梯度值有不同程度的影響，添加一個(gè)模擬光源，放置在斜上方，與 x , y 分別形成兩個(gè)夾角，最后用正弦余弦函數(shù)計(jì)算出新的像素值。
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,8 255 b = b.clip(0, 255)# 對(duì)像素值低于0，高于255部分做截?cái)嗵幚?
導(dǎo)出圖片，并保存
im.save("man_shouhui.jpg")
用 Python將一張圖片轉(zhuǎn)化為手繪風(fēng)格，就這么輕松搞定了！
以上就是Python編程利用Numpy和PIL庫(kù)將一張圖片轉(zhuǎn)化為手繪風(fēng)格的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于python編程N(yùn)umpy和PIL庫(kù)的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！
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