Python實現手繪圖效果實例分享
首先我們來看看原圖:
接著我們來看看效果圖:
通過分析我們不難發現以下特征:
主要顏色為黑白灰
邊界線條較重
相同或相近色趨于白色
略有光源效果
需要用到的庫有:
numpy
PIL
代碼實現:
import numpy as npfrom PIL import ImagebaseImg = Image.open('./img/myimg2.jpg').convert('L') # 這里放置你要手繪的圖片原圖a = np.array(baseImg).astype('float')depth = 8.grad = np.gradient(a) # 取圖像灰度的梯度值grad_x, grad_y = grad # 模擬圖像梯度值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/Auni_y = grad_y/Auni_z = 1./Avec_el = np.pi/2.2 # 光源俯視角度,弧度值vec_az = np.pi/4. # 官員的方位角度,弧度值dx = np.cos(vec_el)*np.cos(vec_az) # 光源對x軸的影響dy = np.sin(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b = b.clip(0,255) # 限制img = Image.fromarray(b.astype('uint8')) # 重構圖像img.save('./toImg/myImage1.jpg') # 保存圖像
實例擴展:
from PIL import Imageimport numpy as np#為了便于文件的導入,可以使用相對路徑,將文件和程序放在同一個文件夾下vec_el=np.pi/2.2vec_az=np.pi/4.depth=10.im=Image.open('HIT2.jpg').convert(’L’)a=np.asarray(im).astype(’float’)grad=np.gradient(a)grad_x,grad_y=gradgrad_x=grad_x*depth/100.grad_y=grad_y*depth/100.dx=np.cos(vec_el)*np.cos(vec_az)dy=np.cos(vec_el)*np.sin(vec_az)dz=np.sin(vec_el)A=np.sqrt(grad_x**2+grad_y**2+1.)uni_x=grad_x/Auni_y=grad_y/Auni_z=1./Aa2=255*(dx*uni_x+dy*uni_y+dz*uni_z)a2=a2.clip(0,255)im2=Image.fromarray(a2.astype(’uint8’))im2.save(’hit2-SH.jpg’)
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