首先我们来看看原图：
接着我们来看看效果图：
通过分析我们不难发现以下特征：
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主要颜色为黑白灰
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边界线条较重
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相同或相近色趋于白色
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略有光源效果
需要用到的库有：
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numpy
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PIL
代码实现：
import numpy as np from PIL import Image baseImg = Image.open(\"./img/myimg2.jpg\").convert(\"L\") # 这里放置你要手绘的图片原图 a = np.array(baseImg).astype(\"float\") depth = 8. grad = np.gradient(a) # 取图像灰度的梯度值 grad_x, grad_y = grad # 模拟图像梯度值 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 # 光源俯视角度，弧度值 vec_az = np.pi/4. # 官员的方位角度，弧度值 dx = np.cos(vec_el)*np.cos(vec_az) # 光源对x轴的影响 dy = np.sin(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) # 限制 img = Image.fromarray(b.astype(\"uint8\")) # 重构图像 img.save(\"./toImg/myImage1.jpg\") # 保存图像
实例扩展：
from PIL import Image import numpy as np #为了便于文件的导入，可以使用相对路径，将文件和程序放在同一个文件夹下 vec_el=np.pi/2.2 vec_az=np.pi/4. depth=10. im=Image.open(\"HIT2.jpg\").convert(\'L\') a=np.asarray(im).astype(\'float\') grad=np.gradient(a) grad_x,grad_y=grad grad_x=grad_x*depth/100. grad_y=grad_y*depth/100. dx=np.cos(vec_el)*np.cos(vec_az) dy=np.cos(vec_el)*np.sin(vec_az) dz=np.sin(vec_el) A=np.sqrt(grad_x**2+grad_y**2+1.) uni_x=grad_x/A uni_y=grad_y/A uni_z=1./A a2=255*(dx*uni_x+dy*uni_y+dz*uni_z) a2=a2.clip(0,255) im2=Image.fromarray(a2.astype(\'uint8\')) im2.save(\'hit2-SH.jpg\')
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