python科学计算库和绘图库的结合(原创)

# 导入绘图库

from PIL import Image

#导入科学计算库

import numpy as np

#封装一个图像处理工具类

class TestNumpy(object):

def photo2paint(self,img_url):

#读取图片，asarray()转矩阵 convert('L')转变成像素化 astype()转元素类型

my_photo = np.asarray(Image.open(img_url).convert('L')).astype('float')

print(my_photo)

print(my_photo.dtype)

print(my_photo.shape)

print(my_photo.size)

print('矩阵是 {} 维度'.format(my_photo.ndim))

print('元素 {} 字节'.format(my_photo.itemsize))

#设置灰度阈值 范围是(0-100)

depth = 10

#将灰度系数映射到numpy

grad = np.gradient(my_photo)

#获取坐标

grad_x,grad_y = grad

#分别处理，淡化灰度

grad_x = grad_x * depth / 300

grad_y = grad_y * depth / 300

#设置阿尔法值

#设置坐标范围

A = np.sqrt(grad_x**2 + grad_y**2 + 1)

#重新赋值，进行光源化处理，避免像素缺失

uni_x = grad_x/A

uni_y = grad_y/A

uni_z = 1/A

#灰度光源设置 角度/弧度

vec_el = np.pi/2.2

vec_az = np.pi/4

#设置x轴和y轴

dx = np.cos(vec_el) * np.cos(vec_az) #余玄

dy = np.cos(vec_el) * np.sin(vec_az)

#设置z轴

dz = np.sin(vec_el)

#设置byte值

b = 255 * (dx*uni_x+dy*uni_y+dz*uni_z)

#光源归一化

b = b.clip(0,255)

#声明图像类对象

im = Image.fromarray(b.astype('uint8'))

#保存图像

im.save('./test_new.jpg')

if __name__ == "__main__":

tn = TestNumpy()

tn.photo2paint('./test_numpy.jpg')