Python趣味編程實(shí)現(xiàn)手繪風(fēng)視頻示例
在正文開(kāi)始之前，先看一下最初效果，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，后面將這段代碼應(yīng)用到一個(gè)視頻中，加上一個(gè)背景音樂(lè)，新鮮的 “手繪風(fēng)視頻” 出爐
Python 手繪風(fēng)視頻制作！
“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(jué)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(lái)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；根據(jù)光源入射的角度不同最有對(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(guò)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?
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(jué)動(dòng)物，如果能做成動(dòng)態(tài)的那再好不過(guò)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
you-get 下載視頻
這里我用 you-get 命令在 B 站上找了一個(gè)視頻，下載了下來(lái)，
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，切幀同時(shí)對(duì)圖片進(jìn)行轉(zhuǎn)化，寫(xiě)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(wú)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(jué)的話可以添加一個(gè)背影音樂(lè)，借助剪輯軟件、Python 都可，這里建議最好用剪輯軟件，原因是 Python 自定義增加音頻效果并不理想，添加音樂(lè)時(shí)需要有實(shí)時(shí)反饋， 而 Python 暫時(shí)無(wú)法滿足此要求
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，代碼量很少但涉及知識(shí)領(lǐng)域與數(shù)學(xué)、物理相關(guān)，所以不容易理解，本篇文章目的只是為了向大家介紹圖片手繪風(fēng)轉(zhuǎn)換有這么一種方法，當(dāng)然如果有感興趣的小伙伴可以深究一下
好了以上就是本篇文章的全部?jī)?nèi)容了，最后感謝大家的閱讀，我們下期見(jiàn)，希望大家以后多多支持本站！
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