python 實用技巧：幾十行程式碼將照片轉換成素描圖、隨後打包成可執行檔案（原始碼分享）

效果展示

原始效果圖



素描效果圖

相關依賴包

# 超美觀的列印庫

from pprint import pprint

# 影象處理庫

from PIL import Image

# 科學計算庫

import numpy as np

# GUI檔案開啟視窗

import tkinter.filedialog

製作檔案開啟視窗

# 建立根視窗

root = tkinter.Tk().withdraw()

# 檔案選擇對話視窗，返回檔案物件

file_ = tkinter.filedialog.askopenfilename()

pprint("1、讀取原始影象成功")

素描圖轉換

# 加入異常處理

try:

    # 定義顏色深度（0~100，值越大顏色越深）

    depth = 20

    # 獲取照片灰度的梯度值

    image_grad = np.gradient(np.asarray(Image.open(file_).convert('L')).astype('int'))

    pprint("2、獲取影象梯度值成功")

    # 分別獲取X，Y方向的梯度值，然後使用顏色深度進行處理

    grad_x, grad_y = image_grad[0] * depth / 100., image_grad[1] * depth / 100.

    pprint("3、顏色深度處理成功")

    # 降噪基

    base_ = np.sqrt(grad_x ** 2 + grad_y ** 2 + 1.)

    a, b, c = grad_x / base_, grad_y / base_, 1. / base_

    # 光源的俯視角度值和方位角度值

    sce_z, sce_x = np.pi / 2.1, np.pi / 3

    # 光源對x,y,z 軸的影響

    dx, dy, dz = np.cos(sce_z) * np.cos(sce_x), np.cos(sce_z) * np.sin(sce_x), np.sin(sce_z)

    # 光源歸一化

    Normalized = 255 * (dx * a + dy * b + dz * c).clip(0, 255)

    pprint("4、光源處理成功")

    # 重新構造影象

    img = Image.fromarray(Normalized.astype('uint8'))

    pprint("5、影象重構成功")

    # 儲存轉換後的照片

    img.save('素描圖.jpg')

    pprint("6、儲存轉換後的影象成功")

except Exception:

    print('對不起，影象轉換失敗！')

exe檔案打包

 -F 引數代表打包檔案,trans_image.py 是自己的.py檔案路徑

 pyinstaller -F trans_image.py

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