13日早晨，當北京市民拉開窗簾時發現，窗外雪花紛紛揚揚在空中飄落，而且越下越大，樹上、草地、屋頂、道路上，都落滿雪花。京城銀裝素裹，這是今冬以來北京迎來的第二場降雪。
一下雪，北京就變成了北平，故宮就變成了紫禁城。八萬張門票在雪花飄下來之前，便早已預訂一空。
看着朋友圈、微博好友都在紛紛曬圖，小編只能羨慕不已。
不過，突然想到，可以通過Python將故宮的建築物圖片，轉化爲手繪圖（素描效果）。效果圖如下：
一、概念與原理
我們都知道手繪圖效果的特徵主要有：
黑白灰色；邊界線條較重；相同或相近色彩趨於白色；略有光源效果
核心原理：利用像素之間的梯度值和虛擬深度值對圖像進行重構，根據灰度變化來模擬人類視覺的模擬程度
把圖像看成二維離散函數，灰度梯度其實就是這個二維離散函數的求導，用差分代替微分，求取圖像的灰度梯度。常用的一些灰度梯度模板有：Roberts 梯度、Sobel 梯度、Prewitt 梯度、Laplacian 梯度。
以Sobel 梯度計算來解釋：
首先計算出
、
，然後計算梯度角
梯度方向及圖像灰度增大的方向，其中梯度方向的梯度夾角大於平坦區域的梯度夾角。如下圖所示，灰度值增加的方向梯度夾角大，此時梯度夾角大的方向爲梯度方向。對應在圖像中尋找某一點的梯度方向即通過計算該點與其8鄰域點的梯度角，梯度角最大即爲梯度方向。
二、圖像的數組形式與變換
其中，需要用到的方法：
Image.open( ): 打開圖片
np.array( ) : 將圖像轉化爲數組
convert("L"): 將圖片轉換成二維灰度圖片
Image.fromarray( ): 將數組還原成圖像uint8格式
代碼如下：
三、圖像的手繪效果處理
實現思路步驟：
1、梯度的重構
numpy的梯度函數的介紹
np.gradient(a) ： 計算數組a中元素的梯度，f爲多維時，返回每個維度的梯度
離散梯度： xy座標軸連續三個x軸座標對應的y軸值：a, b, c 其中b的梯度是（c-a）/2
而c的梯度是： (c-b)/1
當爲二維數組時，np.gradient(a) 得出兩個數組，第一個數組對應最外層維度的梯度，第二個數組對應第二層維度的梯度。
代碼如下：
2、構造guan光源效果
設計一個位於圖像斜上方的虛擬光源光源相對於圖像的視角爲Elevation,方位角爲Azimuth建立光源對各點梯度值的影響函數運算出各點的新像素值
其中：
np.cos(evc.el) : 單位光線在地平面上的投射長度
dx,dy,dz ：光源對x，y，z三方向的影響程度
3、梯度歸一化
構造x和y軸梯度的三維歸一化單位座標系；
梯度與光源相互作用，將梯度轉化爲灰度。
4、圖像生成
具體詳情代碼如下：
最終效果圖對比：
最後，你自己動手試試吧？通過此代碼爲自己畫一張手繪圖，也可以爲自己的家鄉或母校畫。如果你跟我一樣都喜歡python，想成爲一名優秀的程序員，也在學習python的道路上奔跑，歡迎你加入python學習羣：839383765 羣內每天都會分享最新業內資料，分享python免費課程，共同交流學習，讓學習變（編）成（程）一種習慣！