python实验。利用PIL库处理一张的照片，至少变换五种处理效果并展示

好的，以下是利用PIL库处理图片的代码，使用了五种不同的处理效果：

from PIL import Image, ImageFilter, ImageDraw

# 打开原始图片
img = Image.open('original.jpg')

# 1. 对图片进行裁剪
cropped = img.crop((0, 0, 100, 100))
cropped.show()

# 2. 对图片进行缩放
resized = img.resize((img.width // 2, img.height // 2))
resized.show()

# 3. 对图片进行模糊
blurred = img.filter(ImageFilter.BLUR)
blurred.show()

# 4. 对图片进行反转
flipped = img.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT)
flipped.show()

# 5. 对图片进行绘制文本
draw = ImageDraw.Draw(img)
draw.text((100, 100), "Hello, PIL", fill=(255, 0, 0))
img.show()

请注意，这些操作是针对单个图像的，如果需要对整个图像文件夹进行操作，可以使用Python的os库来遍历文件夹，依次对每个图像进行处理。

相关问题

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。

用python和PIL库写图像对数变换的代码

以下是使用 Python 和 PIL 库实现图像对数变换的代码示例：

from PIL import Image
import math

# 打开图像并转换为灰度图像
img = Image.open('input.jpg').convert('L')

# 获取图像的宽度和高度
width, height = img.size

# 对数变换的常数
c = 255 / math.log(1 + img.getextrema()[1])

# 对每个像素应用对数变换
for x in range(width):
    for y in range(height):
        # 获取像素的亮度值
        pixel = img.getpixel((x, y))
        # 计算对数变换后的值
        new_pixel = int(c * math.log(1 + pixel))
        # 更新像素值
        img.putpixel((x, y), new_pixel)

# 保存变换后的图像
img.save('output.jpg')

以上代码将图像 `input.jpg` 转换为灰度图像，并对每个像素应用对数变换。对数变换的常数 `c` 使用了图像的最大亮度值。最后，将变换后的图像保存为 `output.jpg`。