Python项目1：实现将图片转化为手绘效果
先上代码：
1 from PIL import Image 2 import numpy as np 3 4 a = np.asarray(Image.open(r'C:\Users\jian12.guo\Desktop\tupian\mingren.jpeg').convert('L')).astype('float') 5 depth = 10. # (0-100) 6 grad = np.gradient(a) # 取图像灰度的梯度值 7 grad_x, grad_y = grad # 分别取横纵图像梯度值 8 grad_x = grad_x * depth / 100. 9 grad_y = grad_y * depth / 100. 10 A = np.sqrt(grad_x ** 2 + grad_y ** 2 + 1.) 11 uni_x = grad_x / A 12 uni_y = grad_y / A 13 uni_z = 1. / A 14 15 vec_el = np.pi / 2.2 # 光源的俯视角度，弧度值 16 vec_az = np.pi / 4. # 光源的方位角度，弧度值 17 dx = np.cos(vec_el) * np.cos(vec_az) # 光源对x 轴的影响 18 dy = np.cos(vec_el) * np.sin(vec_az) # 光源对y 轴的影响 19 dz = np.sin(vec_el) # 光源对z 轴的影响 20 21 b = 255 * (dx * uni_x + dy * uni_y + dz * uni_z) # 光源归一化 22 b = b.clip(0, 255) 23 24 im = Image.fromarray(b.astype('uint8')) # 重构图像 25 im.save(r'C:\Users\jian12.guo\Desktop\tupian\mingren1.jpeg')
代码讲解：
1.我们来观察一下L矩阵，可以看出第4行 a是一个二维浮点型矩阵，因此它的梯度grad里应该有两个数组矩阵，分别对应两层维度的梯度。现取最外层维度梯度为x方向的梯度值grad_x，取第二层维度梯度值为y方向梯度值grad_y
grad_x, grad_y = grad
2.这时我们已经取得了图像的梯度值，就可以通过改变像素的梯度值来改变图像的灰度变化，对图像进行重构了。我们先设一个深度值depth，取值范围为（0，100），然后利用深度调整x和y方向的梯度值。
深度值越小，重构后的图像梯度值越小，即图像灰度值变化越小，画面线条越少，整体更显洁净。
grad_x = grad_x * depth / 100.
grad_y = grad_y * depth / 100.
3.制造光源效果：类似版画的效果，这是因为此时的图像还没有光源效果，跟我们实际观察事物的感觉不一样，因此我们还需要为图像制造光源效果。如图，我们先假设一个光源位于图像斜上方，设俯视角为el，方位角为az，则单位光线在x,y,z方向上的投影长度分别为：通过多次调整发现，当俯视角el=π/2.2, 方位角az=π/4时光照效果最好。（当然对于不同图像两个角度的选取不一定相同）
实现代码参考：第5行~第21行
4.重构图像：由于灰度值的选取范围为（0，255），为了避免数据越界，需要将生成的灰度值裁剪至0-255之间
b = b.clip(0, 255)
由新的灰度值重构图像
im = Image.fromarray(b.astype('uint8'))
其中uint8是一种数据类型。这时图像的手绘化效果已经完成了。
参考链接：https://www.jianshu.com/p/dae4032a86a4
