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()

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。