使用numpy和PIL进行简单的图像处理方法_Python

使用numpy和PIL进行简单的图像处理方法

2021-03-12 00:19unique碎 Python

今天小编就为大家分享一篇使用numpy和PIL进行简单的图像处理方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

如下所示：

									from PIL import Image

									import numpy as np

									# 反相

									# a = np.array(Image.open("test.jpg"))

									# b = [255, 255, 255] - a

									# 灰度，反相

									# a = np.array(Image.open("test.jpg").convert('L'))

									# b = 255 - a

									# 灰度，颜色变谈

									# a = np.array(Image.open("test.jpg").convert('L'))

									# b = (100/255)*a + 150 # 区间压缩再增加

									# 灰度，颜色加重

									# a = np.array(Image.open("test.jpg").convert('L'))

									# b = 255 * (a/255)**2 # 像素平方

									# 转手绘

									a = np.array(Image.open('test.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"))

									im.save("./result.jpg")