这篇文章主要介绍了基于python实现把图片转换成素描,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下

导语：

你是否还在为当时年少时没有选择自己的梦想而伤心，是否还在为自己的无法成为绘画名家而苦恼，这一切都不需要担心。python都能帮你实现，诶！python怎么能画画呢，一些简单的图案没问题，但是我要是想画素描那肯定没有办法了呀！

需求分析：

通过python代码脚本，实现绘制素描

安装工具

pip install pillowpip install numpy

代码实现

首先我们需要看一下我们需要的原图:

这是一头大水牛，那我们要如何将它变成一幅素描画呢？

来看我们第一种方案：

# -*- coding: utf-8 -*-from PIL import Imagefrom random import randintold = Image.open(r"da.jpg")new = Image.new('L', old.size, 255)w, d = old.sizeold = old.convert('L')PEN_SIZE = 3COLOR_DIFF = 7LINE_LEN = 2for i in range(PEN_SIZE + 1, w - PEN_SIZE - 1): for j in range(PEN_SIZE + 1, d - PEN_SIZE - 1): originalcolor = 255 lcolor = sum([old.getpixel((i - r, j)) for r in range(PEN_SIZE)]) // PEN_SIZE rcolor = sum([old.getpixel((i + r, j)) for r in range(PEN_SIZE)]) // PEN_SIZE if abs(lcolor - rcolor) > COLOR_DIFF: originalcolor -= (255 - old.getpixel((i, j))) // 4 for p in range(-LINE_LEN + randint(-1, 1), LINE_LEN + randint(-1, 1)): new.putpixel((i, j + p), originalcolor) ucolor = sum([old.getpixel((i, j - r)) for r in range(PEN_SIZE)]) // PEN_SIZE dcolor = sum([old.getpixel((i, j + r)) for r in range(PEN_SIZE)]) // PEN_SIZE if abs(ucolor - dcolor) > COLOR_DIFF: originalcolor -= (255 - old.getpixel((i, j))) // 4 for p in range(-LINE_LEN + randint(-1, 1), LINE_LEN + randint(-1, 1)): new.putpixel((i + p, j), originalcolor) lucolor = sum([old.getpixel((i - r, j - r)) for r in range(PEN_SIZE)]) // PEN_SIZE rdcolor = sum([old.getpixel((i + r, j + r)) for r in range(PEN_SIZE)]) // PEN_SIZE if abs(lucolor - rdcolor) > COLOR_DIFF: originalcolor -= (255 - old.getpixel((i, j))) // 4 for p in range(-LINE_LEN + randint(-1, 1), LINE_LEN + randint(-1, 1)): new.putpixel((i - p, j + p), originalcolor) rucolor = sum([old.getpixel((i + r, j - r)) for r in range(PEN_SIZE)]) // PEN_SIZE ldcolor = sum([old.getpixel((i - r, j + r)) for r in range(PEN_SIZE)]) // PEN_SIZE if abs(rucolor - ldcolor) > COLOR_DIFF: originalcolor -= (255 - old.getpixel((i, j))) // 4 for p in range(-LINE_LEN + randint(-1, 1), LINE_LEN + randint(-1, 1)): new.putpixel((i + p, j + p), originalcolor)new.save(r"pencil_drawing.jpg")

我们这第一份素描图案时以线条为单位进行素描的，而且还增加了随机函数，图案中线条的长度不确定，这样创作的素描看上去更加柔和，看起来更加接近真实的人类作画的风格。

但是这个方法有一些弊端，

一是代码量较多

二是执行速度过慢

你想通过这个方式实现一个素描图案，需要等待很长时间。

那么有没有更好的方式呢？

来，我们再来看，接下来我们要用一种更友好的方式来实现这个需求

from PIL import Imageimport numpy as npa = np.asarray(Image.open('牛.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 / Auni_y = grad_y / Auni_z = 1. / Avec_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.jpg')

可能细心一点，大家可以看到我使用的是，数据分析，金融量化，机器学习，人工智能的必备工具包numpy,而且代码量缩短的二十几行了，效果相较于上面那种方式，还要更好一些，运行的速度也要快很多倍。

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。