有趣的 Python 图片处理

萌新今天学习了嵩天老师的Python数据分析与展示，来写点记录。

首先需要对图像有所了解，图像由RGB组成，红色、绿色、蓝色。

<img src="https://pic3.zhimg.com/v2-60d5c5b5c57dfd7ca2beadca417317c6_b.png" data-rawwidth="1030" data-rawheight="674" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="1030" data-original="https://pic3.zhimg.com/v2-60d5c5b5c57dfd7ca2beadca417317c6_r.png"><img src="https://pic3.zhimg.com/v2-8972f61cf54c0866505f591c9e5ba13a_b.png" data-rawwidth="1060" data-rawheight="734" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="1060" data-original="https://pic3.zhimg.com/v2-8972f61cf54c0866505f591c9e5ba13a_r.png"><img src="https://pic4.zhimg.com/v2-78ff5ef0f18edcfb2504d3c51251f157_b.png" data-rawwidth="873" data-rawheight="321" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="873" data-original="https://pic4.zhimg.com/v2-78ff5ef0f18edcfb2504d3c51251f157_r.png">

安装

这一节主要讲Python的PIL库，下载地址Python Imaging Library (PIL)

或者pip安装

pip install pillow

使用

from PIL import Image

读入图像后，获得像素RGB值，修改后保存为新的文件

from PIL import Image
import numpy as np

a = np.array(Image.open('1.jpg'))
b = [255,255,255] - a
im = Image.fromarray(b.astype('uint8'))
im.save('2.jpg')

效果图如下

<img src="https://pic2.zhimg.com/v2-d9ce755fd19649beae1e899e3295a45d_b.jpg" data-rawwidth="180" data-rawheight="180" class="content_image" width="180">

<img src="https://pic4.zhimg.com/v2-2e9ee5a8a0eba52ddb84979f9533029b_b.jpg" data-rawwidth="180" data-rawheight="180" class="content_image" width="180">当然还有更多方式，可以自己试试。当然还有更多方式，可以自己试试。

图像手绘

先看看成果图

<img src="https://pic1.zhimg.com/v2-0f3a1d0c418b027e445423e92d2caca8_b.jpg" data-rawwidth="500" data-rawheight="500" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="500" data-original="https://pic1.zhimg.com/v2-0f3a1d0c418b027e445423e92d2caca8_r.jpg">

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

附上代码

from PIL import Image
import numpy as np

a = np.asarray(Image.open('Ronaldo.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

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('Ronaldo2.jpg')

如果对Python的数据分析感兴趣，不妨来学习一下Python数据分析与展示

看看男神、女神，好像效果不怎么好，

哈哈自己开心就好

<img src="https://pic1.zhimg.com/v2-920be82df5e2e74af3bc3ca0d72b0c9c_b.jpg" data-rawwidth="498" data-rawheight="450" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="498" data-original="https://pic1.zhimg.com/v2-920be82df5e2e74af3bc3ca0d72b0c9c_r.jpg"><img src="https://pic2.zhimg.com/v2-f1ad03330c6e65b18b6f1ca305d04cf9_b.jpg" data-rawwidth="530" data-rawheight="300" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="530" data-original="https://pic2.zhimg.com/v2-f1ad03330c6e65b18b6f1ca305d04cf9_r.jpg"><img src="https://pic1.zhimg.com/v2-758b7cbb224a27643d68c327a5c333c8_b.jpg" data-rawwidth="498" data-rawheight="450" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="498" data-original="https://pic1.zhimg.com/v2-758b7cbb224a27643d68c327a5c333c8_r.jpg">