b = 255 * (dx * uni_x + dy * uni_y + dz * uni_z) # 光源归一化 b = b.clip(0, 255)
时间: 2023-12-27 18:02:34 浏览: 36
这段代码的作用是对光源进行归一化,并将其转换成颜色值。具体地说,dx、dy、dz 是光源的方向向量,uni_x、uni_y、uni_z 是单位向量,它们的点积结果表示了光源在三个方向上的强度。将它们乘以 255 后得到的结果是一个灰度值,表示光源的亮度。最后使用 clip 函数将结果限制在 0 到 255 的范围内,确保输出的颜色值合法。这段代码通常是用在计算光照模型中的漫反射部分,用于计算物体表面上每个点的颜色值。
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def gray(content_dir,content_gray): a = np.asarray(Image.open(content_dir).convert('L')).astype('float') depath = 10 # (0-100) grad = np.gradient(a) # 取图像灰度的梯度值 grad_x, grad_y = grad # 分别取横纵图像梯度值 grad_x = grad_x * depath / 100. grad_y = grad_y * depath / 100. A = np.sqrt(grad_x ** 2 + grad_y ** 2 + 1.) uni_x = grad_x / A uni_y = grad_y / A uni_z = 1. / A vec_el = np.pi / 2.2 # 光源的俯视角度,弧度值 vec_az = np.pi / 4 # 光源的方位角度,弧度值 dx = np.cos(vec_el) * np.cos(vec_az) # 光源对 x 轴的影响 dy = np.cos(vec_el) * np.sin(vec_az) # 光源对 y 轴的影响 dz = np.sin(vec_el) # 光源对 z 轴的影响 b = 255 * (dx * uni_x + dy * uni_y + dz * uni_z) # 光源归一化 b = b.clip(0, 255) im = Image.fromarray(b.astype('uint8')) # 重构图像 im.save(content_gray) return
这是一个Python函数,用于将一张彩色图片转换为灰度图并进行光照处理。具体实现过程如下:
1. 使用PIL库中的Image.open()打开彩色图片,并使用convert()方法将其转换为灰度图。
2. 定义一个参数depath,表示光照强度的深浅程度。
3. 使用numpy库中的gradient()方法获取图像的梯度值,分别表示横向和纵向的梯度值。
4. 将梯度值乘以光照强度,得到光照后的梯度值。
5. 计算每个像素点的法向量,并将其归一化。
6. 定义光源的俯视角度和方位角度,计算光源对每个像素点的影响。
7. 将光源归一化后的影响值与原始像素值相乘,得到光照后的像素值。
8. 将像素值限制在0-255之间,避免出现超出像素值范围的情况。
9. 将光照后的像素值重新构建成一张图片,并保存到指定路径。
10. 最后返回保存路径。
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。