使用numpy和PIL进行简单的图像处理方法

如下所⽰：

from PIL import Imageimport numpy as np# 反相

# a = np.array(Image.open(\"test.jpg\"))# b = [255, 255, 255] - a# 灰度，反相

# a = np.array(Image.open(\"test.jpg\").convert('L'))# b = 255 - a

# 灰度，颜⾊变谈

# a = np.array(Image.open(\"test.jpg\").convert('L'))# b = (100/255)*a + 150 # 区间压缩再增加# 灰度，颜⾊加重

# a = np.array(Image.open(\"test.jpg\").convert('L'))# b = 255 * (a/255)**2 # 像素平⽅# 转⼿绘

a = np.array(Image.open('test.jpg').convert('L')).astype('float')depth = 10. # (0-100)

grad = np.gradient(a) #取图像灰度的梯度值grad_x, grad_y = grad #分别取横纵图像梯度值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./A

vec_el = np.pi/2.2 # 光源的俯视⾓度，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) #光源对x 轴的影响dy = np.cos(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)

im = Image.fromarray(b.astype(\"uint8\"))im.save(\"./result.jpg\")

以上这篇使⽤numpy和PIL进⾏简单的图像处理⽅法就是⼩编分享给⼤家的全部内容了，希望能给⼤家⼀个参考，也希望⼤家多多⽀持。