導語：

? 你是否還在為當時年少時沒有選擇自己的夢想而傷心，是否還在為自己的無法成為繪畫名家而苦惱，這一切都不需要擔心。python都能幫你實現，誒！python怎么能畫畫呢，一些簡單的圖案沒問題，但是我要是想畫素描那肯定沒有辦法了呀！

需求分析：

通過python代碼腳本，實現繪制素描

安裝工具

pip install pillow

pip install numpy

代碼實現

首先我們需要看一下我們需要的原圖:

這是一頭大水牛，那我們要如何將它變成一幅素描畫呢？

來看我們第一種方案：

# -*- coding: utf-8 -*-

from PIL import Image

from random import randint

old = Image.open(r"da.jpg")

new = Image.new('L', old.size, 255)

w, d = old.size

old = old.convert('L')

PEN_SIZE = 3

COLOR_DIFF = 7

LINE_LEN = 2

for 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")

我們這第一份素描圖案時以線條為單位進行素描的，而且還增加了隨機函數，圖案中線條的長度不確定，這樣創作的素描看上去更加柔和，看起來更加接近真實的人類作畫的風格。

但是這個方法有一些弊端，

一是代碼量較多

二是執行速度過慢

你想通過這個方式實現一個素描圖案，需要等待很長時間。

那么有沒有更好的方式呢？

來，我們再來看，接下來我們要用一種更友好的方式來實現這個需求

from PIL import Image

import numpy as np

a = np.asarray(Image.open('牛.jpg').convert('L')).astype('float')

depth = 10. # (0-100)

grad = np.gradient(a) # 取圖像灰度的梯度值

grad_x, grad_y = grad # 分別取橫縱圖像梯度值

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 # 光源的俯視角度，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) # 光源對x 軸的影響

dy = np.cos(vec_el) * np.sin(vec_az) # 光源對y 軸的影響

dz = np.sin(vec_el) # 光源對z 軸的影響

b = 255 * (dx * uni_x + dy * uni_y + dz * uni_z) # 光源歸一化

b = b.clip(0, 255)

im = Image.fromarray(b.astype('uint8')) # 重構圖像

im.save('new.jpg')

可能細心一點，大家可以看到我使用的是，數據分析，金融量化，機器學習，人工智能的必備工具包numpy,而且代碼量縮短的二十幾行了，效果相較于上面那種方式，還要更好一些，運行的速度也要快很多倍。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python绘画梦想_用python实现你的绘画梦想的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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