Python編程利用Numpy和PIL庫將圖片轉化為手繪
主要采用的技術點
Python + Numpy + PIL
在正文代碼開始前,大傢先看看最初原圖和轉換手繪風圖片前後對比。
當然瞭,我先查瞭手繪的三個基本特點:
- 圖片可單通道灰度圖
- 邊緣線條較重可當成黑色,相同或相近像素值趨向白色
- 光源效果下,灰度變化類似於人類視覺的遠近
下面開始介紹,手繪照實現步驟:
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,添加一個模擬光源,放置在斜上方,與 x , y 分別形成兩個夾角,最後用正弦餘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)# 對像素值低於0,高於255部分做截斷處理
導出圖片,並保存
im.save("man_shouhui.jpg")
用 Python將一張圖片轉化為手繪風格,就這麼輕松搞定瞭!
以上就是Python編程利用Numpy和PIL庫將一張圖片轉化為手繪風格的詳細內容,更多關於python編程Numpy和PIL庫的資料請關註WalkonNet其它相關文章!
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