изображения Ручной тяге

 

 

 

Мышление: градиент значение и виртуальная глубина с использованием значений пикселей между восстановлением изображения, чтобы имитировать степень изменения яркости интенсивности в соответствии с человеческим зрением.

от в PIL Импорт изображений
 Импорт NumPy NP AS
 = np.asarray (Image.open ( ' ./beijing.jpg ' ) .convert ( ' L ' )). asType ( ' поплавком ' ) 

глубина = 10.              # по умолчанию виртуальной глубины 10, диапазон (0-100) 
Град = np.gradient (а)                 # извлекает изображения серого значение градиента 
grad_x, grad_y = Град          # были взяты значения градиентного изображения в направлениях х и у 
grad_x = grad_x * глубина / 100.   # регулировка глубины направление х и у значения градиента 
grad_y grad_y * = глубина / 100 . = np.sqrt (grad_x ** ** 2 + 2 + grad_y. 1 ) .
uni_x = grad_x / 
uni_y = grad_y / 
uni_z = 1. / 
vec_el = np.pi / 2.2                      # источник верхний угол, в радианах 
vec_az = np.pi /. 4.                      # азимутальный угол источника света, радианная значение 
дх = н.п. .cos (vec_el) * np.cos (vec_az)      # источник воздействия ось х 
Dy = np.cos (vec_el) * np.sin (vec_az)      # световой эффект на ось у 
DZ = np.sin (vec_el)                  # Влияние света на г-оси 
B = 255 * (DX + Dy uni_x * * * uni_z uni_y + ДЗ)      # источник нормализованное 
в = b.clip (0255)   # избежать данных вне диапазона, генерируемый градаций значения от 0 до урожая -255 диапазон 
им


Image.fromarray = (b.astype ( ' uint8 ' ))      # восстановленное изображение 
im.save ( ' ./beijingHD.jpg ' )

Примечание: Вы должны установить сторонние библиотеки подушку

 

рекомендация

отwww.cnblogs.com/HuangYJ/p/11668036.html