分析代码:from PIL import Image import numpy as np a = np.asarray(Image.open("C:\\Users\86176\Desktop\哆啦A梦.jpg").convert('L')).astype('float') # 获取灰度图的像素矩阵 depth = 10. # 立体化,深度值,取值(0-100) grad = np.gradient(a) # 取图像灰度的梯度 grad_x,grad_y = grad # 分别取图像横纵方向灰度值的梯度值 grad_x = grad_x * depth / 100. #将横纵灰度值的梯度值归一化 grad_y = grad_y * depth / 100. A = np.sqrt(grad_x**2 + grad_y**2 + 1.) #继续归一化 uni_x = grad_x / A #x,y,z表示图像平面的单位法向量在三个轴上的投影 uni_y = grad_y / A uni_z = 1 / A vec_el = np.pi / 2.2 #光源的俯视角度 vec_az = np.pi / 4. #光源的方位角度 dx = np.cos(vec_el) * np.cos(vec_az) #光源对x轴的影响因子 dy = np.cos(vec_el) * np.sin(vec_az) #光源对y轴的影响因子 dz = np.sin(vec_el) #光源对z轴的影响因子 b = 255 * (dx * uni_x + dy * uni_y + dz * uni_z) #将各方向的梯度分别乘上虚拟光源对各方向的影响因子,将梯度还原成灰度 b = b.clip(0,255) #舍弃溢出的灰度值 im = Image.fromarray(b.astype('uint8')) im.show()
时间: 2023-07-15 21:11:30 浏览: 52
这段代码使用PIL库打开并读取一张图片,将其转换为灰度图像,并获取其像素矩阵。然后使用numpy库中的gradient函数计算图像灰度的梯度,分别取出横纵方向的灰度值梯度。接着对梯度进行归一化处理,将其转化为单位向量。然后给定一个虚拟光源的俯视角度和方位角度,并计算出其对X轴、Y轴和Z轴的影响因子。最后将各方向的梯度分别乘上虚拟光源对各方向的影响因子,将梯度还原成灰度图像,并显示出来。该代码实现的效果是将一张二维图像转化为三维立体效果的灰度图像。
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import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image im=np.array(Image.open(r"C:\Users\augus\Desktop\1.jpg")) print(im.shape)
这段代码中,第一行导入了numpy、matplotlib.pyplot和PIL中的Image模块。第二行使用numpy中的array函数将一张图片读入并转化为numpy数组。第三行打印了该图片的形状,即行数、列数和通道数。由于该图片是RGB彩色图像,因此它的形状是一个三元素的元组,分别表示行数、列数和通道数。例如,如果打印结果为(480, 640, 3),则表示该图片有480行、640列、3个通道。
im=np.array(Image.open(r"C:\Users\ChenDuXiu\Desktop\CSU_library.png"))如何查看图片
您可以使用以下代码来显示图像:
```python
from PIL import Image
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
im = np.array(Image.open(r"C:\Users\ChenDuXiu\Desktop\CSU_library.png"))
plt.imshow(im)
plt.show()
```
这将使用matplotlib库显示图像。