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：

• 主要颜色为黑白灰

• 边界线条较重

• 相同或相近色趋于白色

• 略有光源效果

需要用到的库有：

• numpy

• PIL

代码实现：

importnumpyasnpfromPILimportImagebaseImg=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/Auni_y=grad_y/Auni_z=1./Avec_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 Imageimport 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/2.2vec_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=gradgrad_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/Auni_y=grad_y/Auni_z=1./Aa2=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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