用不到20行代碼制作一個(gè) “手繪風(fēng)” 視頻
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200-30 優(yōu)惠碼： NR9EZR
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詳細(xì)使用方法見今日推送第二篇文章。
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今天分享的文章與計(jì)算機(jī)視覺相關(guān)，用不到 20 行Python代碼將一張實(shí)拍圖片轉(zhuǎn)化為手繪風(fēng)，無需對(duì)圖片進(jìn)行任何預(yù)處理、后處理；代碼中只借助了兩個(gè)常見庫，核心計(jì)算由 Numpy 負(fù)責(zé) ，Pillow 負(fù)責(zé)圖片讀寫
在正文開始之前，先看一下效果，下面是單張圖片轉(zhuǎn)換前后對(duì)比
圖一
圖二
圖三
為了增加趣味性，再將這段代碼應(yīng)用到一個(gè)視頻中，新鮮的 “手繪風(fēng)視頻” 出爐
“手繪風(fēng)”實(shí)現(xiàn)步驟
講解之前，需要了解手繪圖像的三個(gè)主要特點(diǎn)：
圖片需為灰度圖，是單通道的； 邊緣部分線條較重涂抹為黑色，相同或相近像素值轉(zhuǎn)換后趨于白色； 在光源效果的加持下，灰度變化可模擬人類視覺的遠(yuǎn)近效果
讀取圖片，轉(zhuǎn)化為數(shù)組
因?yàn)楹竺嬉玫较袼赜?jì)算，為了方便，事先將讀取后的圖片轉(zhuǎn)化為數(shù)組
a = np.asarray(Image.open("Annie1.jpg").convert('L')).astype('float')
計(jì)算 x,y,z 軸梯度值，并歸一化
剛才提到手繪照片的一個(gè)特點(diǎn)，就是 手繪照片對(duì)邊緣區(qū)域更加側(cè)重，定位圖片邊緣部分，最有效方式就是計(jì)算梯度，用灰度變化來模擬圖片遠(yuǎn)近效果，depth 表示預(yù)設(shè)深度，z 軸默認(rèn)梯度為 1
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.
對(duì)梯度值完成歸一化操作
A = np.sqrt(grad_x ** 2 + grad_y ** 2 + 1.)
uni_x = grad_x / A
uni_y = grad_y / A
uni_z = 1. / A
加入光源效果
手繪風(fēng)圖片除了計(jì)算梯度值之外，還需要考慮光源影響。光源入射的角度不同會(huì)對(duì) x,y,z 各軸上的梯度值有不同程度的影響。添加一個(gè)模擬光源，放置在斜上方，與 x , y 分別形成兩個(gè)夾角
并且這兩個(gè)夾角是通過實(shí)驗(yàn)得到是已知的，然后根據(jù)正弦余弦函數(shù)計(jì)算出最終新的像素值
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(duì) x軸的影響
dy = np.cos(vec_el) * np.sin(vec_az) # 光源對(duì) y軸的影響
dz = np.sin(vec_el) # 光源對(duì)z 軸的影響
b = 255 * (dx * uni_x + dy * uni_y + dz * uni_z) # 光源歸一化,8 255
b = b.clip(0, 255)# 對(duì)像素值低于0，高于255部分做截?cái)嗵幚?/span>
導(dǎo)出圖片，并保存
im.save("Annie_shouhui.jpg")
以下是該步驟涉及到的的全部代碼
from PIL import Image
import numpy as np
a = np.asarray(Image.open("Annie1.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(duì) x軸的影響
dy = np.cos(vec_el) * np.sin(vec_az) # 光源對(duì) y軸的影響
dz = np.sin(vec_el) # 光源對(duì)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(gòu)圖像
im.save("Annie_shouhui.jpg")制作手繪風(fēng)視頻
圖片轉(zhuǎn)化后的效果雖然也不錯(cuò)，但圖片畢竟是靜態(tài)的，人作為視覺動(dòng)物，如果能做成動(dòng)態(tài)的那再好不過了，知道上面的方法之后，只需對(duì)視頻再加上一個(gè)拆幀合并操作，就能制作一個(gè)手繪風(fēng)視頻效果。
首先我們需要一個(gè)待轉(zhuǎn)換的視頻文件。這里我用 you-get 工具在 B 站上找了一個(gè)視頻，下載了下來
you-get --format=dash-flv -o ./ https://www.bilibili.com/video/BV1tT4y1j7a9?from=search&8014393453748720686
下載完之后，用 OpenCV2 對(duì)視頻進(jìn)行切幀操作，將視頻轉(zhuǎn)為一張張圖片，同時(shí)對(duì)圖片進(jìn)行手繪風(fēng)格轉(zhuǎn)化，再寫出到本地視頻文件中
vc = cv2.VideoCapture(video_path)
c = 0
if vc.isOpened():
rval,frame = vc.read()
height,width = frame.shape[0],frame.shape[1]
print(height, width)
else:
rval = False
height,width = 960,1200
# jpg_list = [os.path.join('Pic_Directory/',i) for i in os.listdir('Pic_Directory') if i.endswith('.jpg')]
fps = 24 # 視頻幀率
video_path1 = './text.mp4'
video_writer = cv2.VideoWriter(video_path1,cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v'),fps,(width,height))
while rval:
rval,frame = vc.read()# 讀取視頻幀
img = coonvert_jpg(Image.fromarray(frame))
frame_converted = np.array(img)
# 轉(zhuǎn)化為三通道
image = np.expand_dims(frame_converted,axis = 2)
result_arr = np.concatenate((image,image,image),axis = -1)
video_writer.write(result_arr)
print('Sucessfully Conveted---------{}'.format(c))
c = c + 1
if c >= 3000:
break
video_writer.release()
在圖片序列提取時(shí)，需要注意一點(diǎn)，因?yàn)檗D(zhuǎn)化后的圖片是單通道的，直接借助 OpenCV 生成視頻序列是無法播放的，需增加一個(gè)步驟單通道轉(zhuǎn)化為三通道！
# 轉(zhuǎn)化為三通道
image = np.expand_dims(frame_converted,axis = 2)
result_arr = np.concatenate((image,image,image),axis = -1)
想讓生成的視頻更有感覺的話可以添加一個(gè)背影音樂，借助剪輯軟件、Python 都可以實(shí)現(xiàn)。
小結(jié)
本文主要介紹了如何用 Python將一張圖片轉(zhuǎn)化為手繪風(fēng)格，代碼量不多，可以很方便地應(yīng)用。不過背后的原理并不簡單，涉及數(shù)學(xué)、物理相關(guān)的知識(shí)點(diǎn)。
文中涉及到的源碼大部分其實(shí)都已經(jīng)貼在文章，但為了方便起見，我已經(jīng)將數(shù)據(jù)和源碼整合在一起，想獲取的同學(xué)可以，請(qǐng)?jiān)诠?hào)后臺(tái)回復(fù)關(guān)鍵字：手繪
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作者：zeroing
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