本文是笔者学习网课Python数据分析与展示的笔记

前置知识:RGB模式,Python ndarray,PIL库.

pip install pillow

import PIL

图像的数组表示

from PIL import Image
import numpy as np
#图像的数组表示
a = np.array(Image.open(r'F:\JupyterNotebook\sk-learn\Data Treating\cat.jpg'))
print(a.shape,a.dtype)
#height width RGB

output:

(300, 300, 3) uint8

变换和保存

#变换和保存
b=[255,255,255]-a
img = Image.fromarray(b.astype('uint8'))
img.save(r"F:\JupyterNotebook\sk-learn\Data Treating\new_cat1.jpg")
#瞬 间 黑 化, 童 年 阴 影.

于是我换了一幅原图

Romannov.jpg

各种加特技, duang~~

a=np.array(Image.open('F:\JupyterNotebook\sk-learn\Data Treating\Romannov.jpg').convert('L'))
b = 255 - a
img=Image.fromarray(b.astype('uint8'))
img.save("F:\JupyterNotebook\sk-learn\Data Treating\Romannov1.jpg")
#镀 金 黑 白 罗 曼 诺 夫

Romannov1.jpg

a=np.array(Image.open('F:\JupyterNotebook\sk-learn\Data Treating\Romannov.jpg').convert('L'))
c = (100/255)*a+150#线性映射到新区间
img=Image.fromarray(c.astype('uint8'))
img.save("F:\JupyterNotebook\sk-learn\Data Treating\Romannov2.jpg")
#线 性 变 换 罗 曼 诺 夫

Romannov2.jpg

a=np.array(Image.open('F:\JupyterNotebook\sk-learn\Data Treating\Romannov.jpg').convert('L'))
d=255*(a/255)**2#非线性映射到新区间或者说叫把原来[0,1]表示的图像直接平方
img=Image.fromarray(d.astype('uint8'))
img.save("F:\JupyterNotebook\sk-learn\Data Treating\Romannov3.jpg")
#平 方 黑 化 罗 曼 诺 夫

Romannov3.jpg

#要素分析
#黑白灰
#线条比较重
#相同或者相近的色彩偏白
#略有光源效果
a=np.array(Image.open('F:\JupyterNotebook\sk-learn\Data Treating\Romannov.jpg').convert('L'))

depth=10                           #0-100
grad= np.gradient(a)               #取灰度梯度
grad_x,grad_y=grad                 #横纵坐标图像梯度值
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                 #俯视角度的弧度值
vec_ez = np.pi/4.                  #方位角度的弧度值
dx = np.cos(vec_el)*np.cos(vec_ez) #光线对x 轴的影响
dy = np.cos(vec_el)*np.sin(vec_ez) #光线对y 轴的影响
dz = np.sin(vec_el)                #光线对z 轴的影响
#以上是类似求坐标系的变换

e = 255*(dx*uni_x + dy*uni_y + dz*uni_z) #光源归一化
e = e.clip(0,255)

img=Image.fromarray(e.astype('uint8'))
img.save("F:\JupyterNotebook\sk-learn\Data Treating\Romannov4.jpg")

#手 绘 抽 象 罗 曼 诺 夫

Romannov4.jpg

代码参考:
Python数据分析与展示 北京理工大学 嵩天
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