PIL——Python Imaging Library是一个非常好用的图像处理库

在Python3中用Pillow代替PIL

安装

pip install pillow

eg：

原图

in.jpg

显示图片

from PIL import Image

old_image = "D:\\python\\demo\\in.jpg"

im = Image.open(old_image)

im.show()

抓取屏幕

from PIL import ImageGrab

im = ImageGrab.grab()

im.save('D:\\python\\demo\\screen.jpg', 'jpeg')

im.show()

模糊图片

from PIL import Image,ImageFilter

old_image = "D:\\python\\demo\\in.jpg"

im = Image.open(old_image)

im2 = im.filter(ImageFilter.BLUR)

im2.save('D:\\python\\demo\\filter.jpg', 'jpeg')

运行后生成

filter.jpg

生成手绘图

from PIL import Image

import numpy as np

# 原始图片路径

old_image = "D:\\python\\demo\\in.jpg"

# 要生成的手绘图片路径

new_image = "D:\\python\\demo\\out.jpg"

a = np.asarray(Image.open(old_image).convert('L')).astype('float')

depth = 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*depth/100.

grad_y = grad_y*depth/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(new_image)

print('complete...')

运行后生成图片

 out.jpg

说明：

　　使用numpy中的gradient()提取灰色图像的梯度

　　对梯度值进行操作，重构每个像素值

　　添加光源，重构图像

官网

https://pillow.readthedocs.io/en/latest/handbook/index.html

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