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基于python實現(xiàn)把圖片轉(zhuǎn)換成素描

 更新時間:2019年11月13日 10:34:46   作者:Sean_Yang  
這篇文章主要介紹了基于python實現(xiàn)把圖片轉(zhuǎn)換成素描,文中通過示例代碼介紹的非常詳細,對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值,需要的朋友可以參考下

這篇文章主要介紹了基于python實現(xiàn)把圖片轉(zhuǎn)換成素描,文中通過示例代碼介紹的非常詳細,對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值,需要的朋友可以參考下

導語:

你是否還在為當時年少時沒有選擇自己的夢想而傷心,是否還在為自己的無法成為繪畫名家而苦惱,這一切都不需要擔心。python都能幫你實現(xiàn),誒!python怎么能畫畫呢,一些簡單的圖案沒問題,但是我要是想畫素描那肯定沒有辦法了呀!

需求分析:

通過python代碼腳本,實現(xiàn)繪制素描

安裝工具

pip install pillow
pip install numpy

代碼實現(xiàn)

首先我們需要看一下我們需要的原圖:

這是一頭大水牛,那我們要如何將它變成一幅素描畫呢?

來看我們第一種方案:

# -*- coding: utf-8 -*-
from PIL import Image
from random import randint

old = Image.open(r"da.jpg")
new = Image.new('L', old.size, 255)
w, d = old.size
old = old.convert('L')
PEN_SIZE = 3
COLOR_DIFF = 7
LINE_LEN = 2

for i in range(PEN_SIZE + 1, w - PEN_SIZE - 1):
  for j in range(PEN_SIZE + 1, d - PEN_SIZE - 1):
    originalcolor = 255
    lcolor = sum([old.getpixel((i - r, j))
           for r in range(PEN_SIZE)]) // PEN_SIZE
    rcolor = sum([old.getpixel((i + r, j))
           for r in range(PEN_SIZE)]) // PEN_SIZE
    if abs(lcolor - rcolor) > COLOR_DIFF:
      originalcolor -= (255 - old.getpixel((i, j))) // 4
      for p in range(-LINE_LEN + randint(-1, 1), LINE_LEN + randint(-1, 1)):
        new.putpixel((i, j + p), originalcolor)

    ucolor = sum([old.getpixel((i, j - r))
           for r in range(PEN_SIZE)]) // PEN_SIZE
    dcolor = sum([old.getpixel((i, j + r))
           for r in range(PEN_SIZE)]) // PEN_SIZE
    if abs(ucolor - dcolor) > COLOR_DIFF:
      originalcolor -= (255 - old.getpixel((i, j))) // 4
      for p in range(-LINE_LEN + randint(-1, 1), LINE_LEN + randint(-1, 1)):
        new.putpixel((i + p, j), originalcolor)

    lucolor = sum([old.getpixel((i - r, j - r))
            for r in range(PEN_SIZE)]) // PEN_SIZE
    rdcolor = sum([old.getpixel((i + r, j + r))
            for r in range(PEN_SIZE)]) // PEN_SIZE
    if abs(lucolor - rdcolor) > COLOR_DIFF:
      originalcolor -= (255 - old.getpixel((i, j))) // 4
      for p in range(-LINE_LEN + randint(-1, 1), LINE_LEN + randint(-1, 1)):
        new.putpixel((i - p, j + p), originalcolor)

    rucolor = sum([old.getpixel((i + r, j - r))
            for r in range(PEN_SIZE)]) // PEN_SIZE
    ldcolor = sum([old.getpixel((i - r, j + r))
            for r in range(PEN_SIZE)]) // PEN_SIZE
    if abs(rucolor - ldcolor) > COLOR_DIFF:
      originalcolor -= (255 - old.getpixel((i, j))) // 4
      for p in range(-LINE_LEN + randint(-1, 1), LINE_LEN + randint(-1, 1)):
        new.putpixel((i + p, j + p), originalcolor)

new.save(r"pencil_drawing.jpg")

我們這第一份素描圖案時以線條為單位進行素描的,而且還增加了隨機函數(shù),圖案中線條的長度不確定,這樣創(chuàng)作的素描看上去更加柔和,看起來更加接近真實的人類作畫的風格。

但是這個方法有一些弊端,

一是代碼量較多

二是執(zhí)行速度過慢

你想通過這個方式實現(xiàn)一個素描圖案,需要等待很長時間。

那么有沒有更好的方式呢?

來,我們再來看,接下來我們要用一種更友好的方式來實現(xiàn)這個需求

from PIL import Image
import numpy as np

a = np.asarray(Image.open('牛.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
b = b.clip(0, 255)
im = Image.fromarray(b.astype('uint8')) # 重構圖像
im.save('new.jpg')

可能細心一點,大家可以看到我使用的是,數(shù)據(jù)分析,金融量化,機器學習,人工智能的必備工具包numpy,而且代碼量縮短的二十幾行了,效果相較于上面那種方式,還要更好一些,運行的速度也要快很多倍。

以上就是本文的全部內(nèi)容,希望對大家的學習有所幫助,也希望大家多多支持腳本之家。

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