帮我用python尝试通过numpy和PIL库提取图像特征来形成手绘效果的代码

首先，使用PIL库读取图像，并将其转换为灰度图像：

from PIL import Image
import numpy as np

# 读取图像并转换为灰度图像
img = Image.open('your_image.jpg').convert('L')

然后，使用numpy库将图像转换为数组，并对其进行高斯模糊处理：

# 将图像转换为数组
img_array = np.array(img)

# 对图像进行高斯模糊处理
from scipy.ndimage import gaussian_filter
blurred_img = gaussian_filter(img_array, sigma=5)

接下来，使用numpy库计算图像的梯度值，并将其转换为角度和强度：

# 计算图像的梯度值
from scipy import ndimage
sobelx = ndimage.sobel(blurred_img, axis=0)
sobely = ndimage.sobel(blurred_img, axis=1)
gradient = np.hypot(sobelx, sobely)
theta = np.arctan2(sobely, sobelx)

然后，将角度值转换为0-255的值，并创建一个新的图像数组：

# 将角度值转换为0-255的值
angle = theta * 180 / np.pi
angle[angle < 0] += 180

# 创建一个新的图像数组
new_img = np.zeros_like(gradient)

最后，使用numpy库将图像分成若干个区域，并将每个区域的像素值设置为与其角度值相符的一些预定义颜色：

# 将图像分成若干个区域，并将每个区域的像素值设置为与其角度值相符的一些预定义颜色
colors = [(255, 0, 0), (255, 255, 0), (0, 255, 0), (0, 255, 255), (0, 0, 255), (255, 0, 255)]
for i in range(6):
    low = i * 30
    high = (i + 1) * 30
    mask = np.logical_and(angle >= low, angle < high)
    new_img[mask] = colors[i]

# 将新的图像数组转换为PIL图像
new_pil_img = Image.fromarray(new_img.astype(np.uint8))
new_pil_img.show()

完整代码如下：

from PIL import Image
import numpy as np
from scipy.ndimage import gaussian_filter
from scipy import ndimage

# 读取图像并转换为灰度图像
img = Image.open('your_image.jpg').convert('L')

# 将图像转换为数组
img_array = np.array(img)

# 对图像进行高斯模糊处理
blurred_img = gaussian_filter(img_array, sigma=5)

# 计算图像的梯度值
sobelx = ndimage.sobel(blurred_img, axis=0)
sobely = ndimage.sobel(blurred_img, axis=1)
gradient = np.hypot(sobelx, sobely)
theta = np.arctan2(sobely, sobelx)

# 将角度值转换为0-255的值
angle = theta * 180 / np.pi
angle[angle < 0] += 180

# 创建一个新的图像数组
new_img = np.zeros_like(gradient)

# 将图像分成若干个区域，并将每个区域的像素值设置为与其角度值相符的一些预定义颜色
colors = [(255, 0, 0), (255, 255, 0), (0, 255, 0), (0, 255, 255), (0, 0, 255), (255, 0, 255)]
for i in range(6):
    low = i * 30
    high = (i + 1) * 30
    mask = np.logical_and(angle >= low, angle < high)
    new_img[mask] = colors[i]

# 将新的图像数组转换为PIL图像
new_pil_img = Image.fromarray(new_img.astype(np.uint8))
new_pil_img.show()

注意：这只是一个简单的示例，手绘效果的实现可能需要更加复杂的算法和技术。