教你用20行代码实现手绘图效果

本文是numpy库的实战项目之一,具体知识点见如下链接:从入门到放弃:python数据分析系列-numpy
另,编写之前请确保已经配置好python环境,以及下载了numpy库。

原图如下:
在这里插入图片描述
这是效果图:
在这里插入图片描述
画图之前先观察一下手绘图,可以发现,其有以下特征:

  • 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
    由于代码较为简短,博主将主要的代码进行了注释,如下:
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

快拿去试一试吧!

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