Python实现手绘图效果实例分享

首先我们来看看原图：

接着我们来看看效果图：

通过分析我们不难发现以下特征：

主要颜色为黑白灰

边界线条较重

相同或相近色趋于白色

略有光源效果

需要用到的库有：

numpy

PIL

代码实现：

import numpy as npfrom PIL import ImagebaseImg = 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/Auni_y = grad_y/Auni_z = 1./Avec_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 Imageimport 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/2.2vec_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=gradgrad_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/Auni_y=grad_y/Auni_z=1./Aa2=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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