Python編程如何利用Numpy和PIL庫將圖片轉化為手繪

小編給大家分享一下Python編程如何利用Numpy和PIL庫將圖片轉化為手繪，相信大部分人都還不怎么了解，因此分享這篇文章給大家參考一下，希望大家閱讀完這篇文章后大有收獲，下面讓我們一起去了解一下吧！

主要采用的技術(shù)點(diǎn)

Python + Numpy + PIL

在正文代碼開(kāi)始前，大家先看看最初原圖和轉換手繪風(fēng)圖片前后對比。

當然了，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(xiàn)條較重可當成黑色，相同或相近像素值趨向白色

• 光源效果下，灰度變化類(lèi)似于人類(lèi)視覺(jué)的遠近

下面開(kāi)始介紹，手繪照實(shí)現步驟：

讀取圖片，轉化為數組

因為要對圖像的像素計算，可以先把圖片先轉化為數組。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.

計算 x,y,z 軸梯度值，歸一化

照片對邊緣區域更側重，計算梯度是定位圖片邊緣部分最有效方式，用灰度變化來(lái)模擬圖片遠近效果，depth 表示預設深度，z 軸默認梯度為 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

根據光源不同的入射角度，對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計算出新的像素值。

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 x軸的影響
dy = np.cos(vec_el) * np.sin(vec_az)  # 光源對 y軸的影響
dz = np.sin(vec_el)  # 光源對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)# 對像素值低于0，高于255部分做截斷處理

導出圖片，并保存

im.save("man_shouhui.jpg")

用 Python將一張圖片轉化為手繪風(fēng)格，就這么輕松搞定了！