Python趣味编程实现手绘风视频示例 Python趣味编程实现手绘风视频

在正文开始之前，先看一下最初效果，下面是单张图片转换前后对比
图一

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图二

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【Python趣味编程实现手绘风视频示例】图三

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为了增加趣味性，后面将这段代码应用到一个视频中，加上一个背景音乐，新鲜的 “手绘风视频” 出炉

Python 手绘风视频制作！
“手绘风”实现步骤讲解之前，需要了解手绘图像的三个主要特点：

图片需为灰度图，是单通道的；
边缘部分线条较重涂抹为黑色，相同或相近像素值转换后趋于白色；
在光源效果的加持下，灰度变化可模拟人类视觉的远近效果

读取图片，转化为数组
因为后面要用到像素计算，为了方便，事先将读取后的图片转化为数组

a = np.asarray(Image.open("Annie1.jpg").convert('L')).astype('float')

计算 x,y,z 轴梯度值，并归一化
刚才提到手绘照片的一个特点，就是手绘照片对边缘区域更加侧重，定位图片边缘部分，最有效方式就是计算梯度，用灰度变化来模拟图片远近效果，depth 表示预设深度，z 轴默认梯度为 1

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.

对梯度值完成归一化操作

A = np.sqrt(grad_x ** 2 + grad_y ** 2 + 1.)uni_x = grad_x / Auni_y = grad_y / Auni_z = 1. / A

加入光源效果
手绘风图片除了计算梯度值之外，还需要考虑光源影响；根据光源入射的角度不同最有对x,y,z 各轴上的梯度值有不同程度的影响，添加一个模拟光源，放置在斜上方，与 x , y 分别形成两个夹角

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并且这两个夹角是通过实验得到是已知的，然后根据正弦余弦函数计算出最终新的像素值

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,8 255b = b.clip(0, 255)# 对像素值低于0，高于255部分做截断处理

导出图片，并保存

im.save("Annie_shouhui.jpg")

以下是该步骤涉及到的的全部代码

from PIL import Imageimport numpy as npa = np.asarray(Image.open("Annie1.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. / Avec_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'))# 重构图像im.save("Annie_shouhui.jpg")

制作手绘风视频图片转化后的效果虽然也不错，但图片毕竟是静态的，人作为视觉动物，如果能做成动态的那再好不过了，知道上面的方法之后，只需对视频再加上一个拆帧合并操作，就能制作一个手绘风视频效果
you-get 下载视频
这里我用 you-get 命令在 B 站上找了一个视频，下载了下来，

you-get --format=dash-flv -o ./ https://www.bilibili.com/video/BV1tT4y1j7a9?from=search&8014393453748720686

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下载完之后，用 OpenCV2 对视频进行切帧操作，切帧同时对图片进行转化，写出到本地视频文件中

vc = cv2.VideoCapture(video_path)c = 0if vc.isOpened():rval,frame = vc.read()height,width = frame.shape[0],frame.shape[1]print(height, width)else:rval = Falseheight,width = 960,1200# jpg_list = [os.path.join('Pic_Directory/',i) for i in os.listdir('Pic_Directory') if i.endswith('.jpg')]fps = 24 # 视频帧率video_path1 = './text.mp4'video_writer = cv2.VideoWriter(video_path1,cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v'),fps,(width,height))while rval:rval,frame = vc.read()# 读取视频帧img = coonvert_jpg(Image.fromarray(frame))frame_converted = np.array(img)# 转化为三通道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 + 1if c >= 3000:breakvideo_writer.release()

在图片序列提取时，需要注意一点，因为转化后的图片是单通道的，直接借助 OpenCV 生成视频序列是无法播放的，需增加一个步骤单通道转化为三通道！

# 转化为三通道 image = np.expand_dims(frame_converted,axis = 2) result_arr = np.concatenate((image,image,image),axis = -1)

想让生成的视频更有感觉的话可以添加一个背影音乐，借助剪辑软件、Python 都可，这里建议最好用剪辑软件，原因是 Python 自定义增加音频效果并不理想，添加音乐时需要有实时反馈，而 Python 暂时无法满足此要求
小结本文主要介绍了如何用 Python将一张图片转化为手绘风格，代码量很少但涉及知识领域与数学、物理相关，所以不容易理解，本篇文章目的只是为了向大家介绍图片手绘风转换有这么一种方法，当然如果有感兴趣的小伙伴可以深究一下
好了以上就是本篇文章的全部内容了，最后感谢大家的阅读，我们下期见，希望大家以后多多支持脚本之家！