用python實現你的繪畫夢想

導語：

​ 你是否還在爲當時年少時沒有選擇本身的夢想而傷心，是否還在爲本身的沒法成爲繪畫名家而苦惱，這一切都不須要擔憂。python都能幫你實現，誒！python怎麼能畫畫呢，一些簡單的圖案沒問題，可是我要是想畫素描那確定沒有辦法了呀！

需求分析：

經過python代碼腳本，實現繪製素描

安裝工具

pip install pillow

pip install numpy

代碼實現

首先咱們須要看一下咱們須要的原圖:

這是一頭大水牛，那咱們要如何將它變成一幅素描畫呢？

來看咱們第一種方案：

# -*- coding: utf-8 -*-
from PIL import Image
from random import randint

old = Image.open(r"da.jpg")
new = Image.new('L', old.size, 255)
w, d = old.size
old = old.convert('L')
PEN_SIZE = 3
COLOR_DIFF = 7
LINE_LEN = 2

for i in range(PEN_SIZE + 1, w - PEN_SIZE - 1):
    for j in range(PEN_SIZE + 1, d - PEN_SIZE - 1):
        originalcolor = 255
        lcolor = sum([old.getpixel((i - r, j))
                      for r in range(PEN_SIZE)]) // PEN_SIZE
        rcolor = sum([old.getpixel((i + r, j))
                      for r in range(PEN_SIZE)]) // PEN_SIZE
        if abs(lcolor - rcolor) > COLOR_DIFF:
            originalcolor -= (255 - old.getpixel((i, j))) // 4
            for p in range(-LINE_LEN + randint(-1, 1), LINE_LEN + randint(-1, 1)):
                new.putpixel((i, j + p), originalcolor)

        ucolor = sum([old.getpixel((i, j - r))
                      for r in range(PEN_SIZE)]) // PEN_SIZE
        dcolor = sum([old.getpixel((i, j + r))
                      for r in range(PEN_SIZE)]) // PEN_SIZE
        if abs(ucolor - dcolor) > COLOR_DIFF:
            originalcolor -= (255 - old.getpixel((i, j))) // 4
            for p in range(-LINE_LEN + randint(-1, 1), LINE_LEN + randint(-1, 1)):
                new.putpixel((i + p, j), originalcolor)

        lucolor = sum([old.getpixel((i - r, j - r))
                       for r in range(PEN_SIZE)]) // PEN_SIZE
        rdcolor = sum([old.getpixel((i + r, j + r))
                       for r in range(PEN_SIZE)]) // PEN_SIZE
        if abs(lucolor - rdcolor) > COLOR_DIFF:
            originalcolor -= (255 - old.getpixel((i, j))) // 4
            for p in range(-LINE_LEN + randint(-1, 1), LINE_LEN + randint(-1, 1)):
                new.putpixel((i - p, j + p), originalcolor)

        rucolor = sum([old.getpixel((i + r, j - r))
                       for r in range(PEN_SIZE)]) // PEN_SIZE
        ldcolor = sum([old.getpixel((i - r, j + r))
                       for r in range(PEN_SIZE)]) // PEN_SIZE
        if abs(rucolor - ldcolor) > COLOR_DIFF:
            originalcolor -= (255 - old.getpixel((i, j))) // 4
            for p in range(-LINE_LEN + randint(-1, 1), LINE_LEN + randint(-1, 1)):
                new.putpixel((i + p, j + p), originalcolor)

new.save(r"pencil_drawing.jpg")

咱們這第一份素描圖案時以線條爲單位進行素描的，並且還增長了隨機函數，圖案中線條的長度不肯定，這樣創做的素描看上去更加柔和，看起來更加接近真實的人類做畫的風格。

可是這個方法有一些弊端，

• 一是代碼量較多

• 二是執行速度過慢

你想經過這個方式實現一個素描圖案，須要等待很長時間。

那麼有沒有更好的方式呢？

來，咱們再來看，接下來咱們要用一種更友好的方式來實現這個需求

from PIL import Image
import numpy as np

a = np.asarray(Image.open('牛.jpg').convert('L')).astype('float')
depth = 10.  # (0-100)
grad = np.gradient(a)  # 取圖像灰度的梯度值
grad_x, grad_y = grad  # 分別取橫縱圖像梯度值
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  # 光源的俯視角度，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)  # 光源對x 軸的影響
dy = np.cos(vec_el) * np.sin(vec_az)  # 光源對y 軸的影響
dz = np.sin(vec_el)  # 光源對z 軸的影響
b = 255 * (dx * uni_x + dy * uni_y + dz * uni_z)  # 光源歸一化
b = b.clip(0, 255)
im = Image.fromarray(b.astype('uint8'))  # 重構圖像
im.save('new.jpg')

可能細心一點，你們能夠看到我使用的是，數據分析，金融量化，機器學習，人工智能的必備工具包numpy,並且代碼量縮短的二十幾行了，效果相較於上面那種方式，還要更好一些，運行的速度也要快不少倍。