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代码如下:
from PIL import Image #图像处理模块 import numpy as np a = np.asarray(Image.open("这里是原图片的路径").convert('L')).astype('float') #将图像以灰度图的方式打开并将数据转为float存入np中 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 #建立一个位于图像斜上方的虚拟光源 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 #计算各点新的像素值 b = 255*(dx*uni_x + dy*uni_y + dz*uni_z) #光源归一化 b = b.clip(0,255) #clip函数将区间外的数字剪除到区间边缘 im = Image.fromarray(b.astype('uint8')) #重构图像 im.save("这里是输出图片的路径")
检验一下效果:
from PIL import Image #图像处理模块 import numpy as np # 将图像以灰度图的方式打开并将数据转为float存入np中 a = np.asarray(Image.open("D://Python//图片转素描//4.jpg").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 # 建立一个位于图像斜上方的虚拟光源 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 # 计算各点新的像素值 b = 255*(dx*uni_x + dy*uni_y + dz*uni_z) # 光源归一化 b = b.clip(0,255) # clip函数将区间外的数字剪除到区间边缘 im = Image.fromarray(b.astype('uint8')) # 重构图像 im.save("D://Python//图片转素描//4_2.jpg")
原图:
转换后
但是不适合那些依赖光影变换效果的图片,比如我最爱的百里守约就很糟糕
以上就是python实现图片素描效果的详细内容,更多关于python 图片素描的资料请关注其它相关文章!
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
更新日志
2024年10月05日
2024年10月05日
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