彩色图片转手绘线稿的原理简述与Python实现

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大家好，我是小小明，在学习好友叶庭云介绍的一门中国大学MOOC的课程中，学到手绘图像，下面我测试并总结一下。

课程链接是：https://www.icourse163.org/course/BIT-1001870002?from=searchPage

下面使用Python Imaging Library ( PIL ) 进行图像处理，安装方式：

pip install pillow 彩色图片转手绘线稿的原理简述

对于一张手绘图，其特征主要是边界线条较重、相同或相近色彩趋于白色、略有光源效果。

将彩色图片转换为手绘线稿，首先需要将图片转换为灰度图片。

灰度值实际代表了图像明暗的变化，而梯度代表了灰度的变化率。

调整像素的梯度值可以间接改变图像的明暗程度。

下面以如下图片为例进行测试：

from PIL import Image import numpy as np im = Image.open('001.jpg') im

转换为灰度模式：

im = im.convert("L") im

png

获取灰度图片像素点数据的numpy数组：

data = np.array(im) data.shape, data.dtype ((300, 300), dtype('uint8')) 调整像素的梯度值

调整像素的梯度值间接改变图像的明暗程度

首先提取出x和y方向的梯度：

grad_x, grad_y = np.gradient(data) print(grad_x.shape, grad_y.shape) (300, 300) (300, 300)

深度值的取值范围为0-100，决定了梯度的缩放比例，现在预设深度值为10：

depth = 10 grad_x /= 100/depth grad_y /= 100/depth 光源效果

根据灰度变化来模拟人类视觉的远近程度

设计一个位于图像斜上方的虚拟光源光源相对于图像的俯视角为 eLevation，方位角为 Azimuth建立光源对个点梯度值的影响函数运算出各点的新像素值

]

假设俯视角eLevation= π 2.2 \frac \pi {2.2} 2.2π，方位角Azimuth= π 4 \frac \pi {4} 4π：

eLevation = np.pi / 2.2 azimuth = np.pi / 4 # 光源对x/y/z轴三个方向的影响程度 dx = np.cos(eLevation) * np.cos(azimuth) dy = np.cos(eLevation) * np.sin(azimuth) dz = np.sin(eLevation) 梯度归一化

构造x和y轴梯度的三维归一化单位坐标系：

A = np.sqrt(grad_x ** 2 + grad_y ** 2 + 1.) uni_x = grad_x / A uni_y = grad_y / A uni_z = 1. / A

梯度与光源相互作用，将梯度转化为灰度：

b = 255 * (dx * uni_x + dy * uni_y + dz * uni_z)

最终看看转换效果：

Image.fromarray(b.clip(0, 255).astype('uint8'))

代码封装 from PIL import Image import numpy as np from PIL.ImageFile import ImageFile from typing import Union def img2sketch(img: Union[str, ImageFile], depth=10, eLevation=np.pi / 2.2, azimuth=np.pi / 4): assert isinstance(img, str) or isinstance(img, ImageFile) assert 0

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