用python程序的pIL库和numpy库使用自己的一张照片，变换光照角度，生成一张手绘画

好的，我知道了。以下是具体的步骤：

1. 导入必要的库：PIL和numpy

from PIL import Image
import numpy as np

2. 打开图片并将其转换为numpy数组

img = Image.open('your_image.jpg')
img_array = np.array(img)

3. 将RGB数组转换为灰度数组

gray_array = np.dot(img_array[...,:3], [0.2989, 0.5870, 0.1140])

4. 定义一个模糊函数，用于模糊图像以模拟手绘效果

def blur(img, radius):
    kernel_size = radius * 2 + 1
    kernel = np.ones((kernel_size, kernel_size)) / kernel_size ** 2
    return np.uint8(np.convolve(img, kernel, mode='valid'))

5. 对灰度数组进行模糊处理

blurred_array = blur(gray_array, radius=3)

6. 对模糊数组进行边缘检测，得到一个黑白图像

from scipy.signal import convolve2d

sobel_x = np.array([[-1, 0, 1], [-2, 0, 2], [-1, 0, 1]])
sobel_y = np.array([[1, 2, 1], [0, 0, 0], [-1, -2, -1]])

gradient_x = convolve2d(blurred_array, sobel_x, mode='same')
gradient_y = convolve2d(blurred_array, sobel_y, mode='same')

gradient_magnitude = np.sqrt(gradient_x ** 2 + gradient_y ** 2)
gradient_direction = np.arctan2(gradient_y, gradient_x)

threshold = np.max(gradient_magnitude) * 0.1
edges = np.zeros_like(gradient_magnitude)
edges[gradient_magnitude > threshold] = 255

7. 将黑白图像转换为RGB数组

rgb_edges = np.zeros_like(img_array)
rgb_edges[:,:,0] = edges
rgb_edges[:,:,1] = edges
rgb_edges[:,:,2] = edges

8. 将原始图像和边缘检测后的图像进行融合，得到最终手绘效果图

sketch_array = np.where(rgb_edges == 255, img_array, blurred_array[...,None])

9. 将手绘效果图转换为PIL图像并保存

sketch_img = Image.fromarray(sketch_array)
sketch_img.save('your_sketch.jpg')

这样就可以生成一张手绘画了。注意，通过调整模糊半径和边缘检测的阈值，可以得到不同的效果。