思考：勾配値と人間の視覚に応じた輝度強度変化の度合いをシミュレートするために、画像再構成の間に画素値を使用して仮想深。
PIL インポート画像の インポートNPとしてnumpyの = np.asarray（Image.open（' ./beijing.jpg '）.convert（' L '））。astype（' フロート' ） 深さ = 10 ＃のデフォルトの仮想深さは10であり、範囲（0〜100） グラ= np.gradient（A） ＃は、画像のグレー値勾配をフェッチ grad_x、grad_y =グラ ＃画像勾配xとy方向に取られました値 grad_x grad_x * =深さ/ 100 ＃の値は、xとyの勾配の深さ方向に応じて調整される grad_yのgrad_y * =深さ/ 100 。= 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 ＃ソースラジアン頂角、 vec_az = np.pi / 4 ＃光源の方位角、ラジアン値 DX = np.cos（vec_el）* np.cos（vec_az） ＃1 xの源軸効果 のDy = np.cos（vec_el）* np.sin（vec_az） ＃1 、y軸上の光効果 DZ = np.sin（vec_el） ＃1 、z軸のソース影響 B = 255 *（DX + Dyを* uni_x * uni_z uni_y DZ + *） ＃のソース正規 B = b.clip（0,255） ＃は、範囲外のデータを避けるため、生成した階調値0〜255の範囲のカット IM = Image.fromarray（b.astype（' UINT8 '）） ＃再構成画像 im.save（'./beijingHD.jpg "）
注意：サードパーティ製のライブラリが枕インストールする必要があります