使用numpy和PIL進(jìn)行簡(jiǎn)單的圖像處理方法
更新時(shí)間：2018年07月02日 15:24:34 作者：unique碎
今天小編就為大家分享一篇使用numpy和PIL進(jìn)行簡(jiǎn)單的圖像處理方法，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過(guò)來(lái)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，顏色變談
# a = np.array(Image.open("test.jpg").convert('L'))
# b = (100/255)*a + 150 # 區(qū)間壓縮再增加
# 灰度，顏色加重
# a = np.array(Image.open("test.jpg").convert('L'))
# b = 255 * (a/255)**2 # 像素平方
# 轉(zhuǎn)手繪
a = np.array(Image.open('test.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(duì)x 軸的影響
dy = np.cos(vec_el)*np.sin(vec_az) #光源對(duì)y 軸的影響
dz = np.sin(vec_el) #光源對(duì)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"))
im.save("./result.jpg")
以上這篇使用numpy和PIL進(jìn)行簡(jiǎn)單的圖像處理方法就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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