python模拟ps中的素描工具

其实就是将原图放入。然后你用工具将图像P一下，转换为素描图像。很像滤镜之类的PS。
话不多说
简单实现一下

# -*- encoding: utf-8 -*-# 图像处理
# 导如科学计算库
import numpy as np
# 导入画图库
from PIL import Image# 封装一个工具类
class TestNumpy(object):# 定义方法 传一个图片地址def photo2paint(self, img_url):# 读图。矩阵化。转到内存 my_photo = np.asarray(Image.open(img_url).convert('L')).astype('float') # 像素化conventprint(f'查看有没有读取出来：{my_photo.shape}')print(f'查看图片矩阵大小：{my_photo.size}')# 设置灰度阈（yu）值 范围是（0-100是固定值）预估一下depth = 13# 将灰度系数映射到numpygrad = np.gradient(my_photo)# 获取坐标 分别返回俩个值grad_x, grad_y = grad# 分别处理grad_x = grad_x * depth/100 # 坐标分散grad_y = grad_y * depth/100 # 把黑可以弄淡点儿# 设置阿尔法值# 设置坐标范围A = np.sqrt(grad_x**2 + grad_y**2 + 1) # 打出一个像素的富裕，不会拥挤# 重新赋值uni_x = grad_x/Auni_y = grad_y/Auni_z = 1/A# 灰度光源设置# 基本写固定写法vec_el = np.pi/2.2 # 光源角度vec_az = np.pi/4 # 弧度值# 设置x轴和y轴dx = np.cos(vec_el) * np.cos(vec_az)dy = np.cos(vec_el) * np.sin(vec_az)#设置z轴dz = np.sin(vec_el)# 设置贝塔值b = 255 * (dx*uni_x + dy*uni_y + dz*uni_z)# 光源归一化b = b.clip(0,255)# 声明图像类对象im = Image.fromarray(b.astype('uint8'))# 保存图像,生成新图像im.save('./timg_new.jpg')if __name__ == "__main__":# 实例化对象testnumpy = TestNumpy()# 载入要处理的图像testnumpy.photo2paint('test.jpg')

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