今天小编就为大家分享一篇使用numpy和PIL进行简单的图像处理方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
如下所示：
from PIL import Image import numpy as np # 反相 # a = np.array(Image.open("test.jpg-600")) # b = [255, 255, 255] - a # 灰度，反相 # a = np.array(Image.open("test.jpg-600").convert('L')) # b = 255 - a # 灰度，颜色变谈 # a = np.array(Image.open("test.jpg-600").convert('L')) # b = (100/255)*a + 150 # 区间压缩再增加 # 灰度，颜色加重 # a = np.array(Image.open("test.jpg-600").convert('L')) # b = 255 * (a/255)**2 # 像素平方 # 转手绘 a = np.array(Image.open('test.jpg-600').convert('L')).astype('<i style="color:transparent">来源gaodai$ma#com搞$$代**码网</i>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")) im.save("./result.jpg-600")
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