Python实现手绘图效果实例分享

import numpy as np
from PIL import Image

baseImg = Image.open("./img/myimg2.jpg").convert("L")  # 这里放置你要手绘的图片原图
a = np.array(baseImg).astype("float")

depth = 8.
grad = np.gradient(a)  # 取图像灰度的梯度值

grad_x, grad_y = grad  # 模拟图像梯度值
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   # 光源俯视角度，弧度值
vec_az = np.pi/4.    # 官员的方位角度，弧度值
dx = np.cos(vec_el)*np.cos(vec_az)  # 光源对x轴的影响
dy = np.sin(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)                      # 限制

img = Image.fromarray(b.astype("uint8")) # 重构图像
img.save("./toImg/myImage1.jpg")         # 保存图像```

实例扩展：


from PIL import Image
import numpy as np

#为了便于文件的导入，可以使用相对路径，将文件和程序放在同一个文件夹下

vec_el=np.pi/2.2
vec_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=grad
grad_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/A
uni_y=grad_y/A
uni_z=1./A
a2=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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