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利用PIL和numpy来对图片做简单的处理。
from PIL import Image
import numpy as np
#导入需要用的库
a = np.array(Image.open(
"E:/Pictures/pexels-photo-356378.jpg"))
#读入图片
b = [255,255,255]-a
im = Image.fromarray(b.astype('uint8'))
im.save('E:/Pictures/pexels-photo.jpg.jpg') #保存处理之后的图片
读入的图片是我在pexels上找的美狗。
生成的是反色图片,处理之后的图片是这样的
a = np.array(Image.open(
"E:/Pictures/pexels-photo-356378.jpg").convert('L'))
c = (100/255)*a +150
im = Image.fromarray(c.astype('uint8'))
im.save("E:/Pictures/pexels-photo2.jpg")
这段代码还是读入上面那只狗狗的图片,生成的新图片是这样的
a = np.array(Image.open(
"E:/Pictures/pexels-photo-356378.jpg").convert('L'))
c = 255*(a/255)**2
im = Image.fromarray(c.astype('uint8'))
im.save("E:/Pictures/pexels-photo3.jpg")
还是读入最上面那张美狗图片,生成了下面这张图片
将图片转变成手绘风格的。
a = np.array(Image.open(
'E:/Pictures/m.jpg').convert('L')).astype('float')
depth = 20 #取0-100
grad = np.gradient(a)
grad_x,grad_y = grad
grad_x = grad_x*depth/100
grad_x = grad_x*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_a1 = np.pi/2.2
vec_a2 = np.pi/4.
dx = np.cos(vec_a1)*np.cos(vec_a2)
dy = np.cos(vec_a1)*np.sin(vec_a2)
dz = np.sin(vec_a1)
b = 255 * (dx *uni_x +dy *uni_y+dz *uni_z)
b = b.clip(0,255)
im = Image.fromarray(b.astype('uint8'))
im.save('E:/Pictures/m2.jpg')
上面是原图,下面是处理之后的手绘风格的图片,猫咪的脸看上去不是很清楚,调一下:
a = np.array(Image.open(
"E:/Pictures/m2.jpg").convert('L'))
c = (100/255)*a +150
im = Image.fromarray(c.astype('uint8'))
im.save("E:/Pictures/m3.jpg")
生成的m3图片如下。
猫脸看上去好像是清晰了一些呢。。。。