Python實(shí)現(xiàn)圖像手繪效果的方法詳解
圖像的數(shù)組表示
圖像的RGB色彩模式
圖像一般使用RGB色彩模式，即每個(gè)像素點(diǎn)的顏色由紅(R)、綠(G)、藍(lán)(B)組成。
RGB三個(gè)顏色通道的變化和疊加得到各種顏色，其中
- R 紅色，取值范圍，0‐255
- G 綠色，取值范圍，0‐255
- B 藍(lán)色，取值范圍，0‐255
RGB形成的顏色包括了人類視力所能感知的所有顏色。
PIL庫(kù)
PIL——Python Image Library
PIL庫(kù)是一個(gè)具有強(qiáng)大圖像處理能力的第三方庫(kù) 在命令行下的安裝方法：
#安裝 pip install pillow #引入包 from PIL import Image
Image是PIL庫(kù)中代表一個(gè)圖像的類（對(duì)象）。
圖像組成
圖像是一個(gè)由像素組成的二維矩陣，每個(gè)元素是一個(gè)RGB值，它是（R，G，B）。圖像是一個(gè)三維數(shù)組，維度分別是高度、寬度和像素RGB值。
from PIL import Image
import numpy as np
im=np.array(Image.open("beijing.jpg"))
print(im.shape,im.dtype)它的輸出是
(669, 1012, 3) uint8
圖像的變換
我們將會(huì)完成在讀入圖像后，獲得像素RGB值，修改后保存為新的文件。
讓我們先來(lái)看看對(duì)每個(gè)像素形成互補(bǔ)的圖像：
from PIL import Image
import numpy as np
a=np.array(Image.open("beijing.jpg"))
b=[255,255,255]-a
im=Image.fromarray(b.astype("uint8"))
im.save('./new.jpg')
再來(lái)看看圖像進(jìn)行灰度處理后，剩下兩個(gè)通道。
from PIL import Image
import numpy as np
a=np.array(Image.open("beijing.jpg").convert("L"))
b=255-a
im=Image.fromarray(b.astype("uint8"))
im.save('./new.jpg')
灰度圖像后的區(qū)間變換
from PIL import Image
import numpy as np
a=np.array(Image.open("beijing.jpg").convert("L"))
b=(100/255)*a+150
im=Image.fromarray(b.astype("uint8"))
im.save('./new.jpg')
灰度圖像后的像素平方
from PIL import Image
import numpy as np
a=np.array(Image.open("beijing.jpg").convert("L"))
b=255*(a/255)**2
im=Image.fromarray(b.astype("uint8"))
im.save('./new.jpg')
那大家也看到了，我們只需要對(duì)其b進(jìn)行修改即可。
圖像的手繪效果
手繪效果展示
手繪效果的幾個(gè)特征：
- 黑白灰色
- 邊界線條較重
- 相同或相近色彩趨于白色
- 略有光源效果
代碼展示與講解
from PIL import Image
import numpy as np
a = np.asarray(Image.open('./beijing.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('./beijingHD.jpg')
梯度的重構(gòu)
利用像素之間的梯度值和虛擬深度值對(duì)圖像進(jìn)行重構(gòu)，根據(jù)灰度變化來(lái)模擬人類視覺的遠(yuǎn)近程度。
depth = 10. grad = np.gradient(a) grad_x, grad_y = grad grad_x = grad_x*depth/100. grad_y = grad_y*depth/100.
depth預(yù)設(shè)深度值為10，其取值范圍0‐100，再提取x和y方向的梯度值，根據(jù)深度調(diào)整x和y方向的梯度值。
光源效果
根據(jù)灰度變化來(lái)模擬人類視覺的遠(yuǎn)近程度。
- 設(shè)計(jì)一個(gè)位于圖像斜上方的虛擬光源
- 光源相對(duì)于圖像的俯視角為Elevation，方位角為Azimuth
- 建立光源對(duì)個(gè)點(diǎn)梯度值的影響函數(shù)
- 運(yùn)算出各點(diǎn)的新像素值
vec_el = np.pi/2.2 vec_az = np.pi/4. dx = np.cos(vec_el)*np.cos(vec_az) dy = np.cos(vec_el)*np.sin(vec_az) dz = np.sin(vec_el)
np.cos(vec_el)為單位光線在地平面上的投影長(zhǎng)度，dx, dy, dz是光源對(duì)x/y/z三方向的影響程度。
梯度歸一化
A = np.sqrt(grad_x**2 + grad_y**2 + 1.) uni_x = grad_x/A uni_y = grad_y/A uni_z = 1./A b = 255*(dx*uni_x + dy*uni_y + dz*uni_z)
A是構(gòu)造x和y軸梯度的三維歸一化單位坐標(biāo)系，然后梯度與光源相互作用，將梯度轉(zhuǎn)化為灰度
圖像生成
b = b.clip(0,255)
im = Image.fromarray(b.astype('uint8')) #重構(gòu)圖像
im.save('./beijingHD.jpg')在這里，為避免數(shù)據(jù)越界，將生成的灰度值裁剪至0‐255區(qū)間
到此這篇關(guān)于Python實(shí)現(xiàn)圖像手繪效果的方法詳解的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python圖像手繪內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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