尝试通过numpy和PIL库提取图像特征来形成手绘效果。

好的，以下是一种可能的实现方法：

1. 导入numpy和PIL库。

import numpy as np
from PIL import Image

2. 加载图像，并将其转换为numpy数组。

image = Image.open("input_image.jpg")
image_array = np.array(image)

3. 将图像数组转换为灰度图像。

gray_image_array = np.mean(image_array, axis=2, keepdims=True)

4. 定义一个卷积核，用于检测图像中的边缘。

kernel = np.array([[-1, -1, -1], [-1, 8, -1], [-1, -1, -1]])

5. 使用卷积核对灰度图像进行卷积操作，得到边缘图像。

edge_image_array = np.abs(np.sum(gray_image_array[:, :-2, :-2] * kernel[0][0]) +
                          np.sum(gray_image_array[:, :-2, 1:-1] * kernel[0][1]) +
                          np.sum(gray_image_array[:, :-2, 2:] * kernel[0][2]) +
                          np.sum(gray_image_array[:, 1:-1, :-2] * kernel[1][0]) +
                          np.sum(gray_image_array[:, 1:-1, 1:-1] * kernel[1][1]) +
                          np.sum(gray_image_array[:, 1:-1, 2:] * kernel[1][2]) +
                          np.sum(gray_image_array[:, 2:, :-2] * kernel[2][0]) +
                          np.sum(gray_image_array[:, 2:, 1:-1] * kernel[2][1]) +
                          np.sum(gray_image_array[:, 2:, 2:] * kernel[2][2]), axis=1)
edge_image_array = np.clip(edge_image_array, 0, 255).astype(np.uint8)

6. 将边缘图像转换为彩色图像。

edge_image = Image.fromarray(edge_image_array)
edge_image = edge_image.convert("RGB")

7. 将原始图像和边缘图像进行混合。

output_image_array = np.clip(np.add(image_array, edge_image_array), 0, 255).astype(np.uint8)
output_image = Image.fromarray(output_image_array)

8. 保存输出图像。

output_image.save("output_image.jpg")

这样，就可以得到一张带有手绘效果的图像。需要注意的是，该方法只是一种简单的实现方式，效果可能不如专业的手绘软件。