数据分析之展示三(实现图像的手绘效果)

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活动地址：CSDN21天学习挑战赛

1.图像的数组表示

1.1图像的RGB色彩模式

图像一般使用RGB色彩模式，即每个像素点的颜色由红（red)、绿（G）、蓝（B）组成。

RGB三个颜色通道的变化和叠加得到各种颜色，其中：

• R红色，取值范围，0~255
• G绿色，取值范围，0~255
• B蓝色，取值范围，0~255

RGB形成的颜色包括了人类视力所能感知的所有颜色。

1.2PIL库

PIL ：python Image Library
PIL库是一个具有强大图像处理能力的第三方库
在命令行下的安装方法：pip install pillow

from PIL import Image

Image是PIL库中代表一个图像的类(对象)
图像是一个由像素组成的二维矩阵，每个元素是一个RGB值。

1.3图像的数组表示

from PIL import Image
import numpy as np
im=np.array(Image.open("C:/Users/12079/Desktop/图片/哆啦A梦.jpg"))
print(im.shape,im.dtype)

图像是一个三维数组，维度分别是高度、宽度和像素RGB的值

2.图像的变换

读入图像后，获得像素RGB的值，修改后保存为新的文件

from PIL import Image
import numpy as np
a=np.array(Image.open("C:/Users/12079/Desktop/图片/哆啦A梦.jpg"))
b=[255,255,255]-a
im=Image.fromarray(b.astype('uint8'))
im.save('C:/Users/12079/Desktop/图片/哆啦A梦2.jpg')

3.图像手绘效果

手绘效果的几个特征：

• 黑白灰色
• 边界线条较重
• 相同或相近色彩趋于白色
• 略有光源效果

3.1梯度的重构

利用像素之间的梯度值和虚拟深度值对图像进行重构，根据灰度变化来模拟人类视觉的远近程度。

depth=10.          #预设深度值为10 取值范围0~100
grad=np.gradient(a)
grad_x,grad_y=grad    #提取x和y方向的梯度值
grad_x=grad_x*depth/100.
grad_y=grad_y*depth/100.#根据深度调整x和y方向的梯度值

3.2梯度归一化

构造x和y轴梯度的三维归一化单位坐标

A=np.sqrt(grad_x**2+grad_y**2+1.)
uni_x=grad_x/A
uni_y=grad_y/A
uni_z=1./A
b=255*(dx*uni_x+dy*uni_y+dz*uni_z)

4.效果展示及代码

from PIL import Image
import numpy as np

a = np.asarray(Image.open('C:/Users/12079/Desktop/图片/西湖.png').convert('L')).astype('float')

depth = 10. 						# (0-100)
grad = np.gradient(a)				#取图像灰度的梯度值
grad_x, grad_y = grad 				#分别取横纵图像梯度值
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 					# 光源的俯视角度，弧度值
vec_az = np.pi/4. 					# 光源的方位角度，弧度值
dx = np.cos(vec_el)*np.cos(vec_az) 	#光源对x 轴的影响
dy = np.cos(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)

im = Image.fromarray(b.astype('uint8')) 	#重构图像
im.save('C:/Users/12079/Desktop/图片/山水.png')