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国税网站页面申报撤销怎么做,药品网站订单源码,wordpress ps.w.org,wordpress 制作企业站Python手绘效果生成器#xff1a;29行代码实现照片艺术化 摘要#xff1a;本文介绍如何使用Python的PIL和NumPy库#xff0c;仅用29行代码实现照片手绘效果。通过图像梯度计算和光照模拟#xff0c;将普通照片转换为手绘风格的艺术作品。 目录 文章目录Python手绘效果生成器…Python手绘效果生成器29行代码实现照片艺术化摘要本文介绍如何使用Python的PIL和NumPy库仅用29行代码实现照片手绘效果。通过图像梯度计算和光照模拟将普通照片转换为手绘风格的艺术作品。目录文章目录Python手绘效果生成器29行代码实现照片艺术化目录[toc]1. 效果展示2. 核心原理3. 完整代码实现4. 代码详解4.1 图像预处理4.2 梯度计算4.3 深度参数4.4 法向量计算4.5 光照设置4.6 光照计算5. 参数调优指南5.1 深度参数depth5.2 光源角度6. 使用示例6.1 基础使用6.2 批量处理扩展7. 常见问题7.1 ImportError7.2 文件路径错误7.3 内存不足8. 总结优势局限扩展方向投票与互动标签局限扩展方向投票与互动标签1. 效果展示先来看看最终效果上面是原始照片下面是手绘效果|||2. 核心原理手绘效果的核心是通过计算图像梯度来模拟线条再通过光照模型增强立体感。主要包含以下步骤灰度转换将彩色图片转换为灰度图梯度计算计算像素点的梯度值深度调整通过depth参数控制立体感强度光照模拟添加光源效果增强立体感3. 完整代码实现fromPILimportImageimportnumpyasnp# 读取图片并转换为灰度图anp.asarray(Image.open(r.\1.jpg).convert(L)).astype(float)# 深度参数 (0-100)控制立体感强度depth50.# 计算图像灰度的梯度值gradnp.gradient(a)# 取图像灰度的梯度值grad_x,grad_ygrad# 分别取横纵图像梯度值# 应用深度参数缩放grad_xgrad_x*depth/100.grad_ygrad_y*depth/100.# 计算法向量Anp.sqrt(grad_x**2grad_y**21.)uni_xgrad_x/A uni_ygrad_y/A uni_z1./A# 设置光源角度vec_elnp.pi/2.2# 光源的俯视角度弧度值vec_aznp.pi/4.# 光源的方位角度弧度值# 计算光源对x、y、z轴的影响dxnp.cos(vec_el)*np.cos(vec_az)# 光源对x轴的影响dynp.cos(vec_el)*np.sin(vec_az)# 光源对y轴的影响dznp.sin(vec_el)# 光源对z轴的影响# 光照归一化b255*(dx*uni_xdy*uni_ydz*uni_z)bb.clip(0,255)# 重构图像并保存imImage.fromarray(b.astype(uint8))# 重构图像im.save(r.\手绘.jpg)# 保存手绘效果print(保存成功请查看)4. 代码详解4.1 图像预处理anp.asarray(Image.open(r.\1.jpg).convert(L)).astype(float)这行代码做了三件事Image.open(r.\1.jpg)- 打开图片文件.convert(L)- 转换为灰度图L模式np.asarray(...).astype(float)- 转换为NumPy数组数据类型为float4.2 梯度计算gradnp.gradient(a)# 取图像灰度的梯度值grad_x,grad_ygrad# 分别取横纵图像梯度值np.gradient()函数计算图像的梯度返回两个数组grad_x: 水平方向的梯度grad_y: 垂直方向的梯度梯度反映了图像中像素值的变化程度边缘位置梯度值较大。4.3 深度参数depth50.# (0-100)grad_xgrad_x*depth/100.grad_ygrad_y*depth/100.depth参数控制手绘效果的立体感值越大立体感越强线条越粗值越小效果越细腻范围0-1004.4 法向量计算Anp.sqrt(grad_x**2grad_y**21.)uni_xgrad_x/A uni_ygrad_y/A uni_z1./A这部分计算每个像素点的法向量用于后续的光照计算。4.5 光照设置vec_elnp.pi/2.2# 光源的俯视角度弧度值vec_aznp.pi/4.# 光源的方位角度弧度值设置光源位置vec_el俯仰角控制光源从上方照射的角度vec_az方位角控制光源从左侧照射的角度4.6 光照计算dxnp.cos(vec_el)*np.cos(vec_az)# 光源对x轴的影响dynp.cos(vec_el)*np.sin(vec_az)# 光源对y轴的影响dznp.sin(vec_el)# 光源对z轴的影响b255*(dx*uni_xdy*uni_ydz*uni_z)bb.clip(0,255)通过点积计算每个像素的光照强度然后归一化到0-255范围。5. 参数调优指南5.1 深度参数depthdepth值效果描述适用场景10-30轻微立体感线条细腻人像照片40-60适中立体感风景照片70-100强烈立体感线条粗犷建筑照片5.2 光源角度# 俯仰角调小光源更接近水平vec_elnp.pi/1.8# 方位角调整从左侧45度改为90度vec_aznp.pi/26. 使用示例6.1 基础使用# 准备工作# 1. 准备一张名为1.jpg的图片# 2. 安装依赖pip install pillow numpy# 运行代码python Main.py6.2 批量处理扩展虽然原代码只处理单张图片但可以轻松扩展为批量处理fromPILimportImageimportnumpyasnpimportosdefprocess_image(input_path,output_path,depth50):anp.asarray(Image.open(input_path).convert(L)).astype(float)gradnp.gradient(a)grad_x,grad_ygrad grad_xgrad_x*depth/100.grad_ygrad_y*depth/100.Anp.sqrt(grad_x**2grad_y**21.)uni_xgrad_x/A uni_ygrad_y/A uni_z1./A vec_elnp.pi/2.2vec_aznp.pi/4.dxnp.cos(vec_el)*np.cos(vec_az)dynp.cos(vec_el)*np.sin(vec_az)dznp.sin(vec_el)b255*(dx*uni_xdy*uni_ydz*uni_z)bb.clip(0,255)imImage.fromarray(b.astype(uint8))im.save(output_path)# 批量处理input_dirinput_imagesoutput_diroutput_imagesos.makedirs(output_dir,exist_okTrue)forfilenameinos.listdir(input_dir):iffilename.endswith((.jpg,.jpeg,.png)):input_pathos.path.join(input_dir,filename)output_pathos.path.join(output_dir,fhanddraw_{filename})process_image(input_path,output_path)print(f处理完成:{filename})7. 常见问题7.1 ImportError# 安装依赖pip install pillow numpy7.2 文件路径错误# 使用绝对路径或相对路径Image.open(rC:\Users\用户\Desktop\1.jpg)# 绝对路径Image.open(r.\1.jpg)# 相对路径7.3 内存不足对于大图片可以调整图片尺寸# 在转换前缩小图片imgImage.open(r.\1.jpg)imgimg.resize((img.size[0]//2,img.size[1]//2))# 缩小一半anp.asarray(img.convert(L)).astype(float)8. 总结这个29行的Python手绘效果生成器虽然代码简洁但包含了图像处理的核心概念图像梯度用于边缘检测和线条提取光照模型模拟真实世界的光照效果数值计算使用NumPy进行高效的数组运算优势代码简洁易懂效果直观明显参数可调节易于扩展局限只支持单张图片处理参数需要手动调整对大图片处理较慢扩展方向添加GUI界面支持批量处理参数自动优化支持更多图片格式投票与互动如果这篇文章对你有帮助请点赞支持作者收藏方便后续查看评论分享你的想法和建议标签#Python#图像处理#PIL#NumPy#手绘效果#29行代码直观明显参数可调节易于扩展局限只支持单张图片处理参数需要手动调整对大图片处理较慢扩展方向添加GUI界面支持批量处理参数自动优化支持更多图片格式投票与互动如果这篇文章对你有帮助请点赞支持作者收藏方便后续查看评论分享你的想法和建议标签#Python#图像处理#PIL#NumPy#手绘效果#29行代码