使用自己的一张照片,变换光照角度,生成一张手绘画
时间: 2024-06-02 15:09:50 浏览: 12
您可以使用图像处理技术来完成这个任务。以下是一种基本的方法:
1. 使用图像处理软件(如Photoshop)打开您的照片。
2. 在调整工具栏中,找到“亮度/对比度”选项。调整亮度和对比度来增强照片的细节。
3. 在调整工具栏中,找到“曲线”选项。使用曲线调整工具调整照片的色调和阴影。
4. 在调整工具栏中,找到“滤镜”选项。使用“滤镜画廊”中的手绘滤镜来添加手绘效果。
5. 调整滤镜的参数,使其看起来像手绘画。
6. 保存您的新图像。
请注意,这只是一种基本的方法。您可以尝试不同的图像处理技术和滤镜,以获得您想要的效果。
相关问题
用python程序使用自己的一张照片,变换光照角度,生成一张手绘画
可以使用Python中的OpenCV和Pillow库来实现这个功能。下面是一个简单的代码示例,可以实现将一张照片变成手绘画。
首先,需要安装OpenCV和Pillow库:
```
pip install opencv-python
pip install Pillow
```
然后,可以使用以下代码实现将照片变成手绘画:
```python
import cv2
from PIL import Image
# 读取图片
img = cv2.imread('your_image.jpg')
# 转化为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 检测边缘
edges = cv2.Canny(gray, 100, 200)
# 模糊处理
blurred = cv2.GaussianBlur(edges, (5, 5), 0)
# 将图像反色
invert = cv2.bitwise_not(blurred)
# 转化为PIL Image对象
pil_img = Image.fromarray(invert)
# 手绘效果
pencil_img = pil_img.filter(ImageFilter.CONTOUR).convert('L')
# 保存手绘图片
pencil_img.save('pencil_image.jpg')
```
这个代码会将指定路径下的图片读入,然后进行灰度化、边缘检测、模糊处理、反色等步骤,最后生成一张手绘画并保存到指定路径下。你可以根据自己的需要调整参数以及添加更多的图像处理步骤来实现更丰富的效果。
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
```python
from PIL import Image
import numpy as np
```
2. 打开图片并将其转换为numpy数组
```python
img = Image.open('your_image.jpg')
img_array = np.array(img)
```
3. 将RGB数组转换为灰度数组
```python
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
```python
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
```python
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
```python
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
```python
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
```python
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
```python
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。
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