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使用numpy和PIL进行简单的图像处理方法
脚本专栏 2024/11/7 佚名
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如下所示：

from PIL import Image
import numpy as np
# 反相
# a = np.array(Image.open("test.jpg"))
# b = [255, 255, 255] - a
# 灰度，反相
# a = np.array(Image.open("test.jpg").convert('L'))
# b = 255 - a
# 灰度，颜色变谈
# a = np.array(Image.open("test.jpg").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").convert('L'))
# b = 255 * (a/255)**2 # 像素平方
# 转手绘
a = np.array(Image.open('test.jpg').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"))
im.save("./result.jpg")

以上这篇使用numpy和PIL进行简单的图像处理方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。

标签：
numpy,图像处理
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P70系列延期，华为新旗舰将在下月发布

3月20日消息，近期博主@数码闲聊站 透露，原定三月份发布的华为新旗舰P70系列延期发布，预计4月份上市。

而博主@定焦数码 爆料，华为的P70系列在定位上已经超过了Mate60，成为了重要的旗舰系列之一。它肩负着重返影像领域顶尖的使命。那么这次P70会带来哪些令人惊艳的创新呢？

根据目前爆料的消息来看，华为P70系列将推出三个版本，其中P70和P70 Pro采用了三角形的摄像头模组设计，而P70 Art则采用了与上一代P60 Art相似的不规则形状设计。这样的外观是否好看见仁见智，但辨识度绝对拉满。

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