代碼如下：

from PIL import Image #圖像處理模塊

import numpy as np

a = np.asarray(Image.open("這里是原圖片的路徑").convert('L')).astype('float')

#將圖像以灰度圖的方式打開并將數據轉為float存入np中

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

#建立一個位于圖像斜上方的虛擬光源

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

#計算各點新的像素值

b = 255*(dx*uni_x + dy*uni_y + dz*uni_z) #光源歸一化

b = b.clip(0,255) #clip函數將區間外的數字剪除到區間邊緣

im = Image.fromarray(b.astype('uint8')) #重構圖像

im.save("這里是輸出圖片的路徑")

檢驗一下效果：

from PIL import Image #圖像處理模塊

import numpy as np

# 將圖像以灰度圖的方式打開并將數據轉為float存入np中

a = np.asarray(Image.open("D://Python//圖片轉素描//4.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

# 建立一個位于圖像斜上方的虛擬光源

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

# 計算各點新的像素值

b = 255*(dx*uni_x + dy*uni_y + dz*uni_z) # 光源歸一化

b = b.clip(0,255) # clip函數將區間外的數字剪除到區間邊緣

im = Image.fromarray(b.astype('uint8')) # 重構圖像

im.save("D://Python//圖片轉素描//4_2.jpg")

原圖：

轉換后

但是不適合那些依賴光影變換效果的圖片，比如我最愛的百里守約就很糟糕

以上就是python實現圖片素描效果的詳細內容，更多關于python 圖片素描的資料請關注隨便開發網其它相關文章！

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python素描效果_python实现图片素描效果的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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