数据分析与展示--图像的手绘效果(实例)

Posted 2020-12-25 zsc329

图像一般是使用RGB模式，是一个三色数组

PIL库

from PIL import Image
import numpy as np
im = np.array(Image.open("ZSC.jpg"))
print(im.shape,im.dtype)
print(im)

图像变化（相反）

from PIL import Image
import numpy as np
a = np.array(Image.open("timg.jpg"))
print(a.shape,a.dtype)
b = [255,255,255] - a
im = Image.fromarray(b.astype(‘uint8‘))
im.save(‘untimg.jpg‘)

图像变化（灰度）

from PIL import Image
import numpy as np
a = np.array(Image.open("timg.jpg").convert(‘L‘))
print(a.shape,a.dtype)
b = 255 - a
im = Image.fromarray(b.astype(‘uint8‘))
im.save(‘huitimg.jpg‘)

图像变化（色彩变淡）

from PIL import Image
import numpy as np
a = np.array(Image.open("timg.jpg"))
print(a.shape,a.dtype)
b = (100/255)*a +150
im = Image.fromarray(b.astype(‘uint8‘))
im.save(‘jujitimg.jpg‘)

图像变化（色彩变深）

from PIL import Image
import numpy as np
a = np.array(Image.open("timg.jpg"))
print(a.shape,a.dtype)
b = 255*(a/255)**2
im = Image.fromarray(b.astype(‘uint8‘))
im.save(‘liangtimg.jpg‘)

 

图像的手绘效果

手绘特点：

1.黑白灰色系

2.边界较重

3.相同相近的色彩趋近白色

4.有光源

from PIL import Image
import numpy as np
a = np.asarray(Image.open(‘shouhui.jpg‘).convert(‘L‘)).astype(‘float‘)

depth = 10.
grad = np.gradient(a)   #取图像灰度的梯度值
grad_x,grad_y = grad    #分别取横纵图像梯度值
grad_x = grad_x*depth/100.      #深度值*方向梯度值/范围
grad_y = grad_y*depth/100.
A = np.sqrt(grad_x**2 + grad_y**2 + 1.)     #取得单位向量
uni_x = grad_x/A        #归一化
uni_y = grad_y/A
uni_z = 1./A

#模拟光源
vec_el = np.pi/2.2          #角度转化为弧度
vec_az = np.pi/4.           #改变这两个弧度值可以调整光源角度
dx = np.cos(vec_el)*np.cos(vec_az)      #此处np.cos(vec_el)单位光源在地平面上的投影长度
dy = np.cos(vec_el)*np.sin(vec_az)      #xyz是光源对三个方向的影响程度
dz = np.sin(vec_el)

b = 255*(dx*uni_x + dy*uni_y + dz*uni_z)    #梯度与光源互相作用
b = b.clip(0,255)                           #处理超过255的像素

im = Image.fromarray(b.astype(‘uint8‘))
im.save(‘sou.jpg‘)