Python3 用PIL处理图像（二）——将图片装换成素描

今儿一朋友发了一张我的照片，经过了处理，转换成素描照了，随后又发了一段代码给我，这个其实说新奇也不是太新奇，但是也挺有意思的，那我们就来分析一下这段代码，看看是如何将一张图片转换成素描图的；

我们先来看一下发给我的代码是怎么样的：

from PIL import Image,ImageFilter,ImageOps

img = Image.open("苹果.jpg")

def dodge(a,b,alpha):
    return min(int(a*255/(256-b*alpha)),255)

def draw(img,blur=10,alpha=1.0):
    img1 = img.convert('L')

    img2 = img1.copy()
    img2 = ImageOps.invert(img2)

    for i in range(blur):
        img2 = img2.filter(ImageFilter.BLUR)

    width,height = img1.size
    for x in range(width):
        for y in range(height):
            a = img1.getpixel((x,y))
            b = img2.getpixel((x,y))
            img1.putpixel((x,y),dodge(a,b,alpha))

    img1.save("素描.jpg")

draw(img)

OK，我们首先来总结一下，要实现图片到素描的转化，有哪些步骤：

1. 打开目标图片
2. 因为素描是黑白的，所以我们要转换成灰度模式
3. 对像素点进行处理
4. 保存

那么接下来，我们就一点一点来实现：

1. 打开目标图片
   

   from PIL import Image
   
   image = Image.open('人.jpg')
   
   image.show()

2. 转换成灰度模式
   

   from PIL import Image
   
   image = Image.open('人.jpg')
   image = image.convert('L')
   image.show()

3. 我们需要复制一层，然后将其反色，方便我们后面对照片进行处理
   

   from PIL import Image,ImageOps
   
   image = Image.open('人.jpg')
   image = image.convert('L')
   
   image2 = image.copy()    # 复制一层
   image2 = ImageOps.invert(image2)    # 将图片反相
   image2.show()

   我们发现，现在与之前相比，黑的变成白的，白的变成黑的了，通过 Python3 用PIL处理图像（一）——PIL的基础运用 应该知道，灰度模式就是8位的黑白照片，其中8位就是 0-255级别的黑白变化，我们后面可以看见，上图和本图同一个像素点位置的颜色值相加刚好是255

4. 对image2添加模糊滤镜
   

   from PIL import Image,ImageOps,ImageFilter
   
   image = Image.open('人.jpg')
   image = image.convert('L')
   
   image2 = image.copy()
   image2 = ImageOps.invert(image2)
   
   for i in range(10):
       image2 = image2.filter(ImageFilter.BLUR)
   
   image2.show()

   会发现这里用了循环，说明我们添加了10层滤镜，这里关于添加滤镜次数对最后效果的影响，这里能说的是，次数越多，最后素描的阴影效果就越强；

5. 遍历每个像素点，改变其颜色
   

   from PIL import Image,ImageOps,ImageFilter
   
   image = Image.open('人.jpg')
   image = image.convert('L')
   
   image2 = image.copy()
   image2 = ImageOps.invert(image2)
   
   for i in range(10):
       image2 = image2.filter(ImageFilter.BLUR)
   
   width,height = image.size    # 获得图片的长和宽
   for x in range(width):       # 遍历图片的每一个像素点
       for y in range(height):
           a = image.getpixel((x,y))    # 获取像素点的值
           b = image2.getpixel((x,y))
           image.putpixel((x,y),min(int(a*255/(256-b)),255))
           # image.putpixel(位置，值)函数就是用来修改像素点的值的
           # 其中 a*255/(256-b) 这个公式为什么出来之后就能够达到素描的效果，恕我还没有研究明白
           # 至于说这里为什么还要用min()函数，这是因为我们才计算过程中，可能会超过255，而我们最大值就是255
   
   image.show()

   我们发现现在的效果已经出来了，这里是主要的实现，我们需要好好掰扯掰扯；
   
   这里把每个像素点的处理后的值都显示出来了，大家可以看到，同一个像素点反相之后和反色之前相加一直为255；
   至于最后一个一直是在255左右变化，恕我没整明白；

6. 最后将图片保存，完工！

我们看下，模糊滤镜对最后效果的影响：

从左到右，分别添加了1、10、20、30次滤镜，其效果就像轮廓和上色的差别，大家有兴趣可以修改参数好好试一下；