图像的数组形式与变换
其中，需要用到的方法：
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Image.open( ): 打开图片
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np.array( ) : 将图像转化为数组
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convert("L"): 将图片转换成二维灰度图片
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Image.fromarray( ): 将数组还原成图像uint8格式
代码如下：
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from PIL import Image
import numpy as np
im = Image.open(r"C:\Users\Administrator\Desktop\gugong\微信图片_20190216152248.jpg").convert('L')
a=np.asarray(im).astype('float')
print(a.shape,a.dtype)
(1080, 608) float64
#(1080, 608)分别表示高度，宽度图像的手绘效果处理
实现思路步骤：
1、梯度的重构
numpy的梯度函数的介绍
np.gradient(a) ： 计算数组a中元素的梯度，f为多维时，返回每个维度的梯度
离散梯度： xy坐标轴连续三个x轴坐标对应的y轴值：a, b, c 其中b的梯度是（c-a）/2
而c的梯度是： (c-b)/1
当为二维数组时，np.gradient(a) 得出两个数组，第一个数组对应最外层维度的梯度，第二个数组对应第二层维度的梯度。
代码如下：
grad=np.gradient(a)
grad_x,grad_y=grad
grad_x = grad_x * depth / 100.#对grad_x值进行归一化
grad_y = grad_y * depth / 100.#对grad_y值进行归一化2、构造guan光源效果
设计一个位于图像斜上方的虚拟光源
光源相对于图像的视角为Elevation,方位角为Azimuth
建立光源对各点梯度值的影响函数
运算出各点的新像素值
其中：
np.cos(evc.el) : 单位光线在地平面上的投射长度
dx,dy,dz ：光源对x，y，z三方向的影响程度
3、梯度归一化
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构造x和y轴梯度的三维归一化单位坐标系；
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梯度与光源相互作用，将梯度转化为灰度。
4、图像生成
具体详情代码如下：
from PIL import Image
import numpy as np
import os
import join
import time
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def image(sta,end,depths=10):
a = np.asarray(Image.open(sta).convert('L')).astype('float')
depth = depths # 深度的取值范围(0-100)，标准取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.#对grad_x值进行归一化
grad_y = grad_y * depth / 100.#对grad_y值进行归一化
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
im.save(end)
def main():
xs=10
start_time = time.clock()
startss = os.listdir(r"C:\Users\Administrator\Desktop\gugong")
time.sleep(2)
for starts in startss:
start = ''.join(starts)
sta = 'C:/Users/Administrator/Desktop/gugong/' + start
end = 'C:/Users/Administrator/Desktop/gugong/' + 'HD_' + start
image(sta=sta,end=end,depths=xs)
end_time = time.clock()
print('程序运行了 ----' + str(end_time - start_time) + ' 秒')
time.sleep(3)
main()
程序运行了 ----43.01828205879955 秒 #一共35张图片最终效果图对比：
最后，你自己动手试试吧？通过此代码为自己画一张手绘图，也可以为自己的家乡或母校画。