python数据分析与展示--图像的手绘效果

目录

 一.图像的数组表示

        1.图像的RGB色彩模式

        2.PIL库

二.图像变换

        1.image转换成array

        2.array转换成image

三.图像的手绘效果

        1.实例介绍  ​

        2.编程实例

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 一.图像的数组表示

1.图像的RGB色彩模式

RGB三个颜色通道的变化和叠加得到各种颜色，且包括了人类视力所能感受到的所有颜色，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

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2.PIL库

PIL（Python Image Library）库是一个具有强大图像处理能力的第三方库 

Image是PIL库中代表一个图像的类

导入方式：

from PIL import Image

图像的数组表示代码实例：

from PIL import Image
import numpy as np

im=np.array(Image.open("C:/Users/myun/Pictures/不知火舞.jpg"))
print(im.shape,im.dtype)

'''(251, 180, 3) uint8'''

 图像是一个维数组，维度分别是高度，宽度和像素RGB值

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二.图像变换

思路：读取图像后，获取像素RGB值，修改后保存为新文件

1.image转换成array

im=np.asarray(image)

代码：

from PIL import Image
import numpy as np

im=np.asarray(Image.open("C:/Users/myun/Pictures/bl.jpg"))
print(im.shape,im.dtype)
'''(400, 600,3) uint8'''

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2.array转换成image

Image.fromarray(np.uint8(img))

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图像变换代码实例：

from PIL import Image
import numpy as np

im=np.array(Image.open("C:/Users/myun/Pictures/bl.jpg"))
print(im.shape,im.dtype)
c=[255,255,255]-im
b=Image.fromarray(c.astype('uint8'))
b.save("C:/Users/myun/Pictures/bl2.jpg")
'''(400, 600,3) uint8'''

 效果：

  

 

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couvert()是图像实例对象的一个方法，接受一个mode参数，用以指定一种色彩模式

·1：1位像素，黑白，每个字节存储一个像素

·L：8位像素，黑白

·P：8位像素，使用调色板映射到任何其他模式

·RGB：3x8位像素，真色彩

·RGBA：4x8位像素，带透明度掩模的真色彩

·CMYK：4x8位像素，分色

·YCbCr：3x8位像素，彩色视频格式

·l：32位有符号整数像素

·F：32位浮点数像素

from PIL import Image
import numpy as np

im=np.array(Image.open("C:/Users/myun/Pictures/bl.jpg").convert('L'))
print(im.shape,im.dtype)
c=255-im
b=Image.fromarray(c.astype('uint8'))
b.save("C:/Users/myun/Pictures/bl1.jpg")
'''(400, 600) uint8'''

效果：

 

变成：

 

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区间变换：

from PIL import Image
import numpy as np

a=np.asarray(Image.open("C:/Users/myun/Pictures/bl.jpg").convert('L'))
b=(100/255)*a+150  #区间变换
im=Image.fromarray(b.astype('uint8'))
im.save("C:/Users/myun/Pictures/b3.jpg")

效果：

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像素平方：

from PIL import Image
import numpy as np

a=np.asarray(Image.open("C:/Users/myun/Pictures/bl.jpg").convert('L'))
b=255*(a/255)**2  #像素平方
im=Image.fromarray(b.astype('uint8'))
im.save("C:/Users/myun/Pictures/b4.jpg")

 效果：

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三.图像的手绘效果

1.实例介绍  

 

手绘图片效果代码：

from PIL import Image
import numpy as np

a=np.asarray(Image.open("C:/Users/myun/Pictures/bl.jpg").convert('L')).astype('float')
depth=10.     #0~100
grad=np.gradient(a)         #获取图像灰度梯度值
grad_x,grad_y=grad          #获取横纵图像梯度值
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，弧度数
vec_az=np.pi/4.         #光源的方向角，弧度数
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)
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'))
im.save("C:/Users/myun/Pictures/bl4.jpg")

原图：

手绘图：

 

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2.编程实例