谁说程序员不懂艺术与浪漫？(Python素描画：征服你)

Posted 2021-06-26 ZSYL

Python之绘制素描画

• 作品展示
• 参考代码
• 后序

程序员给人的印象总是：标准的理工男，直男，满眼都是code。
说的可能就是我(*￣︶￣)

可是我们也有艺术细胞的，只不过大多都被code干掉了。
o(╥﹏╥)o

不过还好，计算机可以帮我们画画呀！感觉还不错，请大家欣赏一下。

作品展示

参考代码

参考代码1：

# 绘制素描图 sketch：草图，素描，梗概
from PIL import Image
import numpy as np

# 绘制素描图
def makeSketch(getUrl, saveUrl):
    # 获取图片，将图片转化为，mode=L:灰度图，每个像素用 8 位二进制代码表示，astype：并将像素点转化为浮点类型的二维矩阵
    a = np.array(Image.open(getUrl).convert('L')).astype('float')
    depth = 10.  # (0-100)
    '''
    梯度计算采用二阶精确中心差分  
    在内点和一阶或二阶精确的一面  
    (向前或向后)边界上的差异。  
    因此，返回的梯度具有与输入数组相同的形状。  
    '''
    grad = np.gradient(a)  # 获取图像灰度的梯度值 返回元组 gradient:梯度
    grad_x, grad_y = grad  # 分别取横纵图像梯度值

    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  # 光源的俯视角度，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)  # 光源对 x轴的影响
    dy = np.cos(vec_el) * np.sin(vec_az)  # 光源对 y轴的影响
    dz = np.sin(vec_el)  # 光源对z 轴的影响

    b = 255 * (dx * uni_x + dy * uni_y + dz * uni_z)  # 光源归一化
    b = b.clip(0, 255)

    im = Image.fromarray(b.astype('uint8'))  # 重构图像  a = np.asarray(im)
    im.save(saveUrl)
    print('绘制素描画成功')

if __name__ == '__main__':
    getUrl = r'./images/h.jpg'
    saveUrl = r'./images/hh.jpg'
    makeSketch(getUrl, saveUrl)

参考代码2：

# 绘制素描图 sketch：草图，素描，梗概
'''
首先呢，将彩色图转换成灰度图；
然后对灰度图进行求其反色的操作；
对得到的反色的图片结果采用一个高斯模糊的操作；
然后采用颜色亮化(color dodge)的技术再将第一步的灰度图和第三步操作后的图片进行混合，这样就成功地把图片搞成素描了。
'''
from PIL import Image, ImageFilter, ImageOps

# 将像素点颜色亮化
def dodge(a, b, alpha):
    return min(int(a*255/(256-b*alpha)), 255)

# 绘制素描
def drawSketch(img, blur=25, alpha=1.0):
    img1 = img.convert('L')  # 图片转换成灰色
    img2 = img1.copy()  # 复制灰度图片
    img2 = ImageOps.invert(img2)  # 将图灰度片反色，invert：使前后倒置或反转
    for i in range(blur):  # 模糊度
        img2 = img2.filter(ImageFilter.BLUR)

    width, height = img1.size  # 获取图片的大小

    # 遍历两张图片的像素矩阵
    for x in range(width):
        for y in range(height):
            a = img1.getpixel((x, y))  # Returns the pixel value at a given position
            b = img2.getpixel((x, y))  # 返回指定位置的像素点值
            img1.putpixel((x, y), dodge(a, b, alpha))  # Modifies the pixel at the given position.修改指定位置的像素点值
            
    # 调用系统接口显示图片
    img1.show()
    
    # 保存图片到指定路径
    img1.save(saveUrl)
    print('绘制素描成功')

if __name__ == '__main__':
    getUrl = './images/a.jpg'
    saveUrl = './images/aaa.jpg'

    img = Image.open(getUrl)  # 获取图片
    drawSketch(img)

后序

PIL(Python Image Library)是python的第三方图像处理库，但是由于其强大的功能与众多的使用人数，几乎已经被认为是python官方图像处理库了。其官方主页为:PIL。
PIL历史悠久，原来是只支持python2.x的版本的，后来出现了移植到python3的库pillow,pillow号称是friendly fork for PIL,其功能和PIL差不多，但是支持python3。

关于Pillow库的相关使用，有时间的话，我会单独整理出来。

蟹蟹欣赏啦!
(*￣︶￣)