1、圖像的RGB色彩模式
PIL
PIL， Python Image Library
PIL庫是一個具有強大圖像處理能力的第三方庫
在命令行下的安裝方法： pip install pillow
from PIL import Image
Image是PIL庫中代表一個圖像的類（對象）
from PIL import Image import numpy as np im=np.array(Image.open(r"C:\Users\Administrator\Desktop\timg.jpg")) print(im.shape,im.dtype)
可以看出圖像是一個三維數組，800行，1200列，每一個點分別是RGB三個值。
2、圖像的變換
(1)
b=[255,255,255]-im
a=Image.fromarray(b.astype('uint8'))%生成新的圖像三維數組
a.save(r"C:\Users\Administrator\Desktop\timg_2.jpg")
(2)
模式L”為灰色圖像，它的每個像素用8個bit表示，0表示黑，255表示白，其他數字表示不同的灰度。在PIL中，從模式“RGB”轉換為“L”模式是按照下面的公式轉換的：
L = R * 299/1000 + G * 587/1000+ B * 114/1000
下面我們將圖像轉換為“L”圖像。
a=np.array(Image.open(r"C:\Users\Administrator\Desktop\timg.jpg"))
b=np.array(Image.open(r"C:\Users\Administrator\Desktop\timg.jpg").convert('L'))
c=Image.fromarray(b.astype('uint8'))
c.save(r"C:\Users\Administrator\Desktop\timg_5.jpg")
RGB三個數變為了一個數。
（3）
a=np.array(Image.open(r"C:\Users\Administrator\Desktop\timg.jpg").convert('L'))%變為灰度值圖片
a
Out[12]:
array([[104, 104, 104, ..., 145, 145, 145],
[104, 104, 104, ..., 145, 145, 145],
[104, 104, 104, ..., 145, 145, 145],
...,
[ 70, 78, 79, ..., 73, 65, 78],
[ 72, 79, 78, ..., 76, 49, 83],
[ 73, 71, 69, ..., 118, 76, 97]], dtype=uint8)
b=255-a
b
Out[14]:
array([[151, 151, 151, ..., 110, 110, 110],
[151, 151, 151, ..., 110, 110, 110],
[151, 151, 151, ..., 110, 110, 110],
...,
[185, 177, 176, ..., 182, 190, 177],
[183, 176, 177, ..., 179, 206, 172],
[182, 184, 186, ..., 137, 179, 158]], dtype=uint8)
im=Image.fromarray(b.astype('uint8'))
im.save(r"C:\Users\Administrator\Desktop\timg_3.jpg")
（4）
d=255*(a/255)**2 %平方變換
im=Image.fromarray(d.astype('uint8'))
im.save(r"C:\Users\Administrator\Desktop\timg_4.jpg")
（5）
d=(100/255)*a+150%區間變換
im=Image.fromarray(d.astype('uint8'))
im.save(r"C:\Users\Administrator\Desktop\timg_4.jpg")
2、圖像手繪效果分析
手繪效果的幾個特征：
• 黑白灰色
• 邊界線條較重
• 相同或相近色彩趨於白色
• 略有光源效果
（1）梯度重構
利用像素之間的梯度值和虛擬深度值對圖像進行重構
（2）光源效果
根據灰度變化來模擬人類視覺的遠近程度
（3）
（4）
from PIL import Image
import numpy as np
a = np.asarray(Image.open(r"C:\Users\Administrator\Desktop\timg.jpg").convert('L')).astype('float')
depth = 10.
grad = np.gradient(a) #梯度值，
grad_x, grad_y = grad
grad_x = grad_x*depth/100. #列梯度值*0.1
grad_y = grad_y*depth/100.
A = np.sqrt(grad_x**2 + grad_y**2 + 1.) #相當於grad_z=1
uni_x = grad_x/A
uni_y = grad_y/A
uni_z = 1./A #梯度歸一化
vec_el = np.pi/2.2
vec_az = np.pi/4.
dx = np.cos(vec_el)*np.cos(vec_az)
dy = np.cos(vec_el)*np.sin(vec_az)
dz = np.sin(vec_el) #長度為1，投影x,y,z長度
b = 255*(dx*uni_x + dy*uni_y + dz*uni_z)
b = b.clip(0,255)
im = Image.fromarray(b.astype('uint8'))
im.save(r"C:\Users\Administrator\Desktop\timg_6.jpg")
數據變化過程如下
目的其實是將數據兩級化，要么黑要么白，更好凸顯手繪的感覺
x,y梯度變化越大，，則z的梯度比例越小，此時求出的變化后的灰度值越小，顏色越黑。
相反，則灰度值越大，越白，將黑白分明就顯示出來了。