手描きの効果を実現するために20行のコードを使用するように教えてください

この記事は、numpyライブラリの実際の戦闘プロジェクトの1つです。特定の知識ポイントについては、次のリンクを参照してください。エントリから放棄まで：python data analysis series-numpy
。書く前に、python環境が構成されていることを確認してください。 numpyライブラリがダウンロードされました。

元の画像は次のとおりです。

これは効果画像です。

描画する前に手描きを観察すると、次の特徴があることがわかります。

• メインカラーはブラック、ホワイト、グレー
• より重い境界線
• 同じまたは類似の色は白になる傾向があります
• わずかな光源効果
  使用する必要のあるライブラリは次のとおりです。
• numpy
• PIL
  のコードは比較的短いため、ブロガーはメインコードを次のようにコメントしました。

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

試してみる！