導語:
你是否還在為當時年少時沒有選擇自己的夢想而傷心,是否還在為自己的無法成為繪畫名家而苦惱,這一切都不需要擔心。python都能幫你實現,誒!python怎么能畫畫呢,一些簡單的圖案沒問題,但是我要是想畫素描那肯定沒有辦法了呀!
需求分析:
通過python代碼腳本,實現繪制素描
安裝工具
pip install pillow
pip install numpy
代碼實現
首先我們需要看一下我們需要的原圖:
這是一頭大水牛,那我們要如何將它變成一幅素描畫呢?
來看我們第一種方案:
# -*- coding: utf-8 -*-
from PIL import Image
from random import randint
old = Image.open(r"da.jpg")
new = Image.new('L', old.size, 255)
w, d = old.size
old = old.convert('L')
PEN_SIZE = 3
COLOR_DIFF = 7
LINE_LEN = 2
for i in range(PEN_SIZE + 1, w - PEN_SIZE - 1):
for j in range(PEN_SIZE + 1, d - PEN_SIZE - 1):
originalcolor = 255
lcolor = sum([old.getpixel((i - r, j))
for r in range(PEN_SIZE)]) // PEN_SIZE
rcolor = sum([old.getpixel((i + r, j))
for r in range(PEN_SIZE)]) // PEN_SIZE
if abs(lcolor - rcolor) > COLOR_DIFF:
originalcolor -= (255 - old.getpixel((i, j))) // 4
for p in range(-LINE_LEN + randint(-1, 1), LINE_LEN + randint(-1, 1)):
new.putpixel((i, j + p), originalcolor)
ucolor = sum([old.getpixel((i, j - r))
for r in range(PEN_SIZE)]) // PEN_SIZE
dcolor = sum([old.getpixel((i, j + r))
for r in range(PEN_SIZE)]) // PEN_SIZE
if abs(ucolor - dcolor) > COLOR_DIFF:
originalcolor -= (255 - old.getpixel((i, j))) // 4
for p in range(-LINE_LEN + randint(-1, 1), LINE_LEN + randint(-1, 1)):
new.putpixel((i + p, j), originalcolor)
lucolor = sum([old.getpixel((i - r, j - r))
for r in range(PEN_SIZE)]) // PEN_SIZE
rdcolor = sum([old.getpixel((i + r, j + r))
for r in range(PEN_SIZE)]) // PEN_SIZE
if abs(lucolor - rdcolor) > COLOR_DIFF:
originalcolor -= (255 - old.getpixel((i, j))) // 4
for p in range(-LINE_LEN + randint(-1, 1), LINE_LEN + randint(-1, 1)):
new.putpixel((i - p, j + p), originalcolor)
rucolor = sum([old.getpixel((i + r, j - r))
for r in range(PEN_SIZE)]) // PEN_SIZE
ldcolor = sum([old.getpixel((i - r, j + r))
for r in range(PEN_SIZE)]) // PEN_SIZE
if abs(rucolor - ldcolor) > COLOR_DIFF:
originalcolor -= (255 - old.getpixel((i, j))) // 4
for p in range(-LINE_LEN + randint(-1, 1), LINE_LEN + randint(-1, 1)):
new.putpixel((i + p, j + p), originalcolor)
new.save(r"pencil_drawing.jpg")
我們這第一份素描圖案時以線條為單位進行素描的,而且還增加了隨機函數,圖案中線條的長度不確定,這樣創作的素描看上去更加柔和,看起來更加接近真實的人類作畫的風格。
但是這個方法有一些弊端,
-
一是代碼量較多
-
二是執行速度過慢
你想通過這個方式實現一個素描圖案,需要等待很長時間。
那么有沒有更好的方式呢?
來,我們再來看,接下來我們要用一種更友好的方式來實現這個需求
from PIL import Image
import numpy as np
a = np.asarray(Image.open('牛.jpg').convert('L')).astype('float')
depth = 10. # (0-100)
grad = np.gradient(a) # 取圖像灰度的梯度值
grad_x, grad_y = grad # 分別取橫縱圖像梯度值
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 # 光源的俯視角度,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) # 光源對x 軸的影響
dy = np.cos(vec_el) * np.sin(vec_az) # 光源對y 軸的影響
dz = np.sin(vec_el) # 光源對z 軸的影響
b = 255 * (dx * uni_x + dy * uni_y + dz * uni_z) # 光源歸一化
b = b.clip(0, 255)
im = Image.fromarray(b.astype('uint8')) # 重構圖像
im.save('new.jpg')
可能細心一點,大家可以看到我使用的是,數據分析,金融量化,機器學習,人工智能的必備工具包numpy
,而且代碼量縮短的二十幾行了,效果相較於上面那種方式,還要更好一些,運行的速度也要快很多倍。