只需45秒,Python给故宫画一组手绘图!

AI科技大本营 2019-02-20 11:28
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作者 丁彦军

来源 | 恋习Python(ID:sldata2017

责编 | swallow


13日早晨,当北京市民拉开窗帘时发现,窗外雪花纷纷扬扬在空中飘落,而且越下越大,树上、草地、屋顶、道路上,都落满雪花。京城银装素裹,这是今冬以来北京迎来的第二场降雪。

一下雪,北京就变成了北平,故宫就变成了紫禁城。八万张门票在雪花飘下来之前,便早已预订一空。

(图片来源:故宫官网 版权归故宫官网所有)



看着朋友圈、微博好友都在纷纷晒图,小编只能羡慕不已。


不过,突然想到,可以通过Python将故宫的建筑物图片,转化为手绘图(素描效果)。效果图如下:



一、概念与原理


我们都知道手绘图效果的特征主要有:


  • 黑白灰色;边界线条较重;相同或相近色彩趋于白色;略有光源效果


核心原理:利用像素之间的梯度值和虚拟深度值对图像进行重构,根据灰度变化来模拟人类视觉的模拟程度


把图像看成二维离散函数,灰度梯度其实就是这个二维离散函数的求导,用差分代替微分,求取图像的灰度梯度。常用的一些灰度梯度模板有:Roberts 梯度、Sobel 梯度、Prewitt 梯度、Laplacian 梯度。


以Sobel 梯度计算来解释:


首先计算出 ,然后计算梯度角 梯度方向及图像灰度增大的方向,其中梯度方向的梯度夹角大于平坦区域的梯度夹角。如下图所示,灰度值增加的方向梯度夹角大,此时梯度夹角大的方向为梯度方向。对应在图像中寻找某一点的梯度方向即通过计算该点与其8邻域点的梯度角,梯度角最大即为梯度方向。



二、图像的数组形式与变换



其中,需要用到的方法:


  • Image.open( ): 打开图片

  • np.array( ) : 将图像转化为数组

  • convert("L"): 将图片转换成二维灰度图片

  • Image.fromarray( ): 将数组还原成图像uint8格式


代码如下:


from PIL import Image
import numpy as np

im = Image.open(r"C:\Users\Administrator\Desktop\gugong\微信图片_20190216152248.jpg").convert('L')
a=np.asarray(im).astype('float')
print(a.shape,a.dtype)
(1080608) float64
#(1080, 608)分别表示高度,宽度


三、图像的手绘效果处理


实现思路步骤:


1、梯度的重构


numpy的梯度函数的介绍


np.gradient(a) : 计算数组a中元素的梯度,f为多维时,返回每个维度的梯度 

离散梯度: xy坐标轴连续三个x轴坐标对应的y轴值:a, b, c 其中b的梯度是(c-a)/2 


而c的梯度是: (c-b)/1


当为二维数组时,np.gradient(a) 得出两个数组,第一个数组对应最外层维度的梯度,第二个数组对应第二层维度的梯度。 


代码如下:


grad=np.gradient(a)
grad_x,grad_y=grad
grad_x = grad_x * depth / 100.#对grad_x值进行归一化
grad_y = grad_y * depth / 100.#对grad_y值进行归一化


2、构造guan光源效果


设计一个位于图像斜上方的虚拟光源
光源相对于图像的视角为Elevation,方位角为Azimuth
建立光源对各点梯度值的影响函数
运算出各点的新像素值



其中:

np.cos(evc.el) : 单位光线在地平面上的投射长度

dx,dy,dz :光源对x,y,z三方向的影响程度


3、梯度归一化


  • 构造x和y轴梯度的三维归一化单位坐标系;

  • 梯度与光源相互作用,将梯度转化为灰度。


4、图像生成


具体详情代码如下:


from PIL import Image
import numpy as np
import os
import join
import time

def image(sta,end,depths=10):
    a = np.asarray(Image.open(sta).convert('L')).astype('float')
    depth = depths  # 深度的取值范围(0-100),标准取10
    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.#对grad_x值进行归一化
    grad_y = grad_y * depth / 100.#对grad_y值进行归一化
    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(0255)
    im = Image.fromarray(b.astype('uint8'))  # 重构图像
    im.save(end)

def main():
    xs=10
    start_time = time.clock()
    startss = os.listdir(r"C:\Users\Administrator\Desktop\gugong")
    time.sleep(2)
    for starts in startss:
        start = ''.join(starts)
        sta = 'C:/Users/Administrator/Desktop/gugong/' + start
        end = 'C:/Users/Administrator/Desktop/gugong/' + 'HD_' + start
        image(sta=sta,end=end,depths=xs)

    end_time = time.clock()
    print('程序运行了  ----' + str(end_time - start_time) + '   秒')
    time.sleep(3)

main()
程序运行了  ----43.01828205879955   秒  #一共35张图片


最终效果图对比:



最后,你自己动手试试吧?通过此代码为自己画一张手绘图,也可以为自己的家乡或母校画。


参考资料:

http://www.icourse163.org/learn/BIT-1001870002?tid=1001963001#/learn/announce

代码链接:

链接: https://pan.baidu.com/s/1Xg8o3WRsTaHFjWLObYF0dQ 提取码: ch39


(本文为AI科技大本营转载文章,转载请联系原作者)


丁彦军

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