（给Python开发者加星标，提升Python技能）
作者：恋习Python /丁彦军 （本文来自作者投稿）
13日早晨，当北京市民拉开窗帘时发现，窗外雪花纷纷扬扬在空中飘落
而且越下越大，树上、草地、屋顶、道路上...都落满雪花
京城银装素裹，这是今冬以来北京迎来的第二场降雪
一下雪，北京就变成了北平，故宫就变成了紫禁城
八万张门票在雪花飘下来之前，便早已预订一空
[iframe]https://v.qq.com/iframe/preview.html?width=500&height=375&auto=0&vid=o0837086i8e[/iframe]
看着朋友圈、微博好友都在纷纷晒图，小编只能羡慕不已。
不过，恋习Python突然想到，可以通过Python将故宫的建筑物图片，转化为手绘图（素描效果）。效果图如下：
![]()
一、概念与原理
我们都知道手绘图效果的特征主要有：
- 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
核心原理：利用像素之间的梯度值和虚拟深度值对图像进行重构，根据灰度变化来模拟人类视觉的模拟程度
把图像看成二维离散函数，灰度梯度其实就是这个二维离散函数的求导，用差分代替微分，求取图像的灰度梯度。常用的一些灰度梯度模板有：Roberts 梯度、Sobel 梯度、Prewitt 梯度、Laplacian 梯度。
以Sobel 梯度计算来解释：
首先计算出![]()
、![]()
，然后计算梯度角
![]()
梯度方向及图像灰度增大的方向，其中梯度方向的梯度夹角大于平坦区域的梯度夹角。如下图所示，灰度值增加的方向梯度夹角大，此时梯度夹角大的方向为梯度方向。对应在图像中寻找某一点的梯度方向即通过计算该点与其8邻域点的梯度角，梯度角最大即为梯度方向。
![]()
二、图像的数组形式与变换
![]()
其中，需要用到的方法：
- Image.open( ):打开图片
- np.array( ): 将图像转化为数组
- convert("L"):将图片转换成二维灰度图片
- Image.fromarray( ):将数组还原成图像uint8格式
代码如下：- fromPILimportImage
- importnumpyasnp
- im=Image.open(r"C:\Users\Administrator\Desktop\gugong\微信图片_20190216152248.jpg").convert('L')
- a=np.asarray(im).astype('float')
- print(a.shape,a.dtype)
- (1080,608)float64
- #(1080,608)分别表示高度，宽度
三、图像的手绘效果处理
实现思路步骤：
1、梯度的重构
np.gradient(a) ： 计算数组a中元素的梯度，f为多维时，返回每个维度的梯度
离散梯度： xy坐标轴连续三个x轴坐标对应的y轴值：a, b, c 其中b的梯度是（c-a）/2
而c的梯度是： (c-b)/1
当为二维数组时，np.gradient(a) 得出两个数组，第一个数组对应最外层维度的梯度，第二个数组对应第二层维度的梯度。
代码如下：- grad=np.gradient(a)
- grad_x,grad_y=grad
- grad_x=grad_x*depth/100.#对grad_x值进行归一化
- grad_y=grad_y*depth/100.#对grad_y值进行归一化
2、构造guan光源效果
设计一个位于图像斜上方的虚拟光源
光源相对于图像的视角为Elevation,方位角为Azimuth
建立光源对各点梯度值的影响函数
运算出各点的新像素值 ![]()
其中：
np.cos(evc.el) :单位光线在地平面上的投射长度
dx,dy,dz ：光源对x，y，z三方向的影响程度
3、梯度归一化
- 构造x和y轴梯度的三维归一化单位坐标系；
- 梯度与光源相互作用，将梯度转化为灰度。
4、图像生成
具体详情代码如下：- fromPILimportImage
- importnumpyasnp
- importos
- importjoin
- importtime
- defimage(sta,end,depths=10):
- a=np.asarray(Image.open(sta).convert('L')).astype('float')
- depth=depths#深度的取值范围(0-100)，标准取10
- 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.#对grad_x值进行归一化
- grad_y=grad_y*depth/100.#对grad_y值进行归一化
- 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(end)
- defmain():
- xs=10
- start_time=time.clock()
- startss=os.listdir(r"C:\Users\Administrator\Desktop\gugong")
- time.sleep(2)
- forstartsinstartss:
- start=''.join(starts)
- sta='C:/Users/Administrator/Desktop/gugong/'+start
- end='C:/Users/Administrator/Desktop/gugong/'+'HD_'+start
- image(sta=sta,end=end,depths=xs)
- end_time=time.clock()
- print('程序运行了----'+str(end_time-start_time)+'秒')
- time.sleep(3)
- main()
- 程序运行了----43.01828205879955秒#一共35张图片
最终效果图对比：
![]()
其他图片就不一一列举；你也可以通过此代码为自己画一张手绘图；也可以为自己的家乡或母校画。
参考资料：北京理工大学的嵩天老师的网络课程
http://www.icourse163.org/learn/BIT-1001870002?tid=1001963001#/learn/announce
【本文作者】
丁彦军：一名痴恋于 Python 的码农，个人公号：「恋习Python」，在这里我们一起用Python 做些有意义的事。
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