Python趣味编程实现手绘风视频示例

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

Python趣味编程实现手绘风视频示例_第1张图片

图二

Python趣味编程实现手绘风视频示例_第2张图片

图三

Python趣味编程实现手绘风视频示例_第3张图片

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 / A
uni_y = grad_y / A
uni_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

Python趣味编程实现手绘风视频示例_第4张图片

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,8 255
b = 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 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 / A
uni_y = grad_y / A
uni_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'))  # 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

Python趣味编程实现手绘风视频示例_第5张图片

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 = 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 # 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 + 1
        if c >= 3000:
            break
    video_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!

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