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Python+PyQT5实现手绘图片生成器

 更新时间：2022年02月15日 08:34:51   作者：Python 集中营  
这篇文章主要介绍了利用Python PyQT5制作一个手绘图片生成器，可以将导入的彩色图片通过python分析光源、灰度等操作生成手绘图片。感兴趣的可以跟随小编一起了解一下

手绘图片生成器可以将导入的彩色图片通过python分析光源、灰度等操作生成手绘图片。

file

UI界面的整体部分代码块，UI界面的设计比较简单。效果在上面的图片展示。

class HandImage(QWidget):
    def __init__(self):
        super(HandImage, self).__init__()
        self.init_ui()

    def init_ui(self):
        '''
        UI界面组件及布局
        :return:
        '''
        self.setWindowTitle('手绘图片生成器   公众号：[Python 集中营]')
        self.setWindowIcon(QIcon('手绘图标.ico'))

        self.setFixedWidth(500)

        self.sou_im_path = QLineEdit()
        self.sou_im_path.setReadOnly(True)

        self.sou_im_path_btn = QPushButton()
        self.sou_im_path_btn.setText('源图片')
        self.sou_im_path_btn.clicked.connect(self.sou_im_path_btn_clk)

        self.dir_path = QLineEdit()
        self.dir_path.setReadOnly(True)

        self.dir_path_btn = QPushButton()
        self.dir_path_btn.setText('存储')
        self.dir_path_btn.clicked.connect(self.dir_path_btn_clk)

        self.start_btn = QPushButton()
        self.start_btn.setText('开始绘制图像')
        self.start_btn.clicked.connect(self.start_btn_clk)

        grid = QGridLayout()
        grid.addWidget(self.sou_im_path, 0, 0, 1, 1)
        grid.addWidget(self.sou_im_path_btn, 0, 1, 1, 1)
        grid.addWidget(self.dir_path, 1, 0, 1, 1)
        grid.addWidget(self.dir_path_btn, 1, 1, 1, 1)
        grid.addWidget(self.start_btn, 2, 0, 1, 2)

        self.thread_ = WorkThread(self)
        self.thread_.finished.connect(self.finished)

        self.setLayout(grid)

    # UI界面上的槽函数

    def sou_im_path_btn_clk(self):
        '''
        选择源图片并设置路径
        :return:
        '''
        im_path = QFileDialog.getOpenFileName(self, os.getcwd(), '打开图片', 'Image File(*.jpg);;Image File(*.png)')
        self.sou_im_path.setText(im_path[0])

    def dir_path_btn_clk(self):
        '''
        选择存储路径并设置路径
        :return:
        '''
        dir_path = QFileDialog.getExistingDirectory(self, os.getcwd(), '选择路径')
        self.dir_path.setText(dir_path)

    def start_btn_clk(self):
        '''
        开始按钮绑定的槽函数
        :return:
        '''
        self.start_btn.setEnabled(False)
        self.thread_.start()

    def finished(self, finished):
        '''
        用于子线程传递完成信号的槽函数
        :param finished: 信号变量
        :return:
        '''
        if finished is True:
            self.start_btn.setEnabled(True)

其中绘图用到的第三方库只有两个，主要的还是Pillow图像处理库，还有就是numpy科学计算库用于一些数组计算等的操作。

将第三方的处理库导入到代码块中

from PIL import Image  # 图像处理模块
import numpy as np  # 科学计算库

# PyQt5界面制作及样式、核心组件
from PyQt5.QtGui import *
from PyQt5.QtWidgets import *
from PyQt5.QtCore import *

# 应用基础操作相关
import sys
import os

创建用于专门手绘图像的子线程类，将UI界面的处理逻辑和生成图像的处理逻辑分开不至于产生无响应的卡死状态。

class WorkThread(QThread):
    finished = pyqtSignal(bool)

    def __init__(self, parent=None):
        super(WorkThread, self).__init__(parent)
        self.parent = parent
        self.working = True

    def __del__(self):
        self.working = False
        self.wait()

    def run(self):
        # 源图片路径
        sou_im_path = self.parent.sou_im_path.text().strip()
        # 存储路径
        dir_path = self.parent.dir_path.text().strip()
        if sou_im_path == '' or dir_path == '':
            self.finished.emit(True)
            return
        # 打开需要进行转的图像，并进行参数设置，取出来的参数主要图像的一些梯度值。最后进行数组保存。
        vals = np.asarray(Image.open(sou_im_path).convert('L')).astype('float')

        '''图像参数处理'''
        depth = 12.0  # 设置初始化深度
        gray_vals = np.gradient(vals)  # 提取图像灰度的梯度值
        gray_x, gray_y = gray_vals  # 单独提取横坐标与纵坐标的灰度值
        print('当前横坐标的灰度值：', gray_x)
        print('当前纵坐标的灰度值：', gray_y)

        # 重新设置横坐标合纵坐标的灰度值
        gray_x = gray_x * depth / 100.0
        gray_y = gray_y * depth / 100.0

        # 根据numpy.sqrt()函数计算横坐标和纵坐标灰度值的平方根
        gray_sqrt = np.sqrt(gray_x ** 2 + gray_y ** 2 + 1.0)

        # 重新计算X轴、Y轴、Z轴的光源
        light_x = gray_x / gray_sqrt
        light_y = gray_y / gray_sqrt
        light_z = 1.0 / gray_sqrt

        # 计算光源的方位角度、俯视角度
        agnle_el = np.pi / 2.2  # 俯视角度
        agnle_az = np.pi / 4.  # 方位角度

        # 分别计算光源对X轴、Y轴、Z轴的影响
        dx = np.cos(agnle_el) * np.cos(agnle_az)  # 光源对x 轴的影响
        dy = np.cos(agnle_el) * np.sin(agnle_az)  # 光源对y 轴的影响
        dz = np.sin(agnle_el)  # 光源对z 轴的影响

        # 设置光源归一化处理
        light = 255 * (dx * light_x + dy * light_y + dz * light_z)
        light = light.clip(0, 255)

        # 重新构建图像
        image = Image.fromarray(light.astype('uint8'))
        image.save(dir_path + '/手绘图像.jpg')
        self.finished.emit(True)
        print('手绘图像绘制完成！')

主要代码块实现都在上面了，下面将展示完整的代码

完整代码

# -*- coding:utf-8 -*-
# @author Python 集中营
# @date 2022/2/10
# @file test2.py

# done

# 手绘图片生成器：以雪容融为例一键生成...

# 手绘图片生成器可以将导入的彩色图片通过python分析光源、灰度等操作生成手绘图片。

# 其中绘图用到的第三方库只有两个，主要的还是Pillow图像处理库，还有就是numpy科学计算库用于一些数组计算等的操作。

# 将第三方的处理库导入到代码块中
from PIL import Image  # 图像处理模块
import numpy as np  # 科学计算库

# PyQt5界面制作及样式、核心组件
from PyQt5.QtGui import *
from PyQt5.QtWidgets import *
from PyQt5.QtCore import *

# 应用基础操作相关
import sys
import os

# 创建用于专门手绘图像的子线程类，将UI界面的处理逻辑和生成图像的处理逻辑分开不至于产生无响应的卡死状态。
class WorkThread(QThread):
    finished = pyqtSignal(bool)

    def __init__(self, parent=None):
        super(WorkThread, self).__init__(parent)
        self.parent = parent
        self.working = True

    def __del__(self):
        self.working = False
        self.wait()

    def run(self):
        # 源图片路径
        sou_im_path = self.parent.sou_im_path.text().strip()
        # 存储路径
        dir_path = self.parent.dir_path.text().strip()
        if sou_im_path == '' or dir_path == '':
            self.finished.emit(True)
            return
        # 打开需要进行转的图像，并进行参数设置，取出来的参数主要图像的一些梯度值。最后进行数组保存。
        vals = np.asarray(Image.open(sou_im_path).convert('L')).astype('float')

        '''图像参数处理'''
        depth = 12.0  # 设置初始化深度
        gray_vals = np.gradient(vals)  # 提取图像灰度的梯度值
        gray_x, gray_y = gray_vals  # 单独提取横坐标与纵坐标的灰度值
        print('当前横坐标的灰度值：', gray_x)
        print('当前纵坐标的灰度值：', gray_y)

        # 重新设置横坐标合纵坐标的灰度值
        gray_x = gray_x * depth / 100.0
        gray_y = gray_y * depth / 100.0

        # 根据numpy.sqrt()函数计算横坐标和纵坐标灰度值的平方根
        gray_sqrt = np.sqrt(gray_x ** 2 + gray_y ** 2 + 1.0)

        # 重新计算X轴、Y轴、Z轴的光源
        light_x = gray_x / gray_sqrt
        light_y = gray_y / gray_sqrt
        light_z = 1.0 / gray_sqrt

        # 计算光源的方位角度、俯视角度
        agnle_el = np.pi / 2.2  # 俯视角度
        agnle_az = np.pi / 4.  # 方位角度

        # 分别计算光源对X轴、Y轴、Z轴的影响
        dx = np.cos(agnle_el) * np.cos(agnle_az)  # 光源对x 轴的影响
        dy = np.cos(agnle_el) * np.sin(agnle_az)  # 光源对y 轴的影响
        dz = np.sin(agnle_el)  # 光源对z 轴的影响

        # 设置光源归一化处理
        light = 255 * (dx * light_x + dy * light_y + dz * light_z)
        light = light.clip(0, 255)

        # 重新构建图像
        image = Image.fromarray(light.astype('uint8'))
        image.save(dir_path + '/手绘图像.jpg')
        self.finished.emit(True)
        print('手绘图像绘制完成！')


# UI界面的整体部分代码块，UI界面的设计比较简单。效果在下面的图片展示。

class HandImage(QWidget):
    def __init__(self):
        super(HandImage, self).__init__()
        self.init_ui()

    def init_ui(self):
        '''
        UI界面组件及布局
        :return:
        '''
        self.setWindowTitle('手绘图片生成器   公众号：[Python 集中营]')
        self.setWindowIcon(QIcon('手绘图标.ico'))

        self.setFixedWidth(500)

        self.sou_im_path = QLineEdit()
        self.sou_im_path.setReadOnly(True)

        self.sou_im_path_btn = QPushButton()
        self.sou_im_path_btn.setText('源图片')
        self.sou_im_path_btn.clicked.connect(self.sou_im_path_btn_clk)

        self.dir_path = QLineEdit()
        self.dir_path.setReadOnly(True)

        self.dir_path_btn = QPushButton()
        self.dir_path_btn.setText('存储')
        self.dir_path_btn.clicked.connect(self.dir_path_btn_clk)

        self.start_btn = QPushButton()
        self.start_btn.setText('开始绘制图像')
        self.start_btn.clicked.connect(self.start_btn_clk)

        grid = QGridLayout()
        grid.addWidget(self.sou_im_path, 0, 0, 1, 1)
        grid.addWidget(self.sou_im_path_btn, 0, 1, 1, 1)
        grid.addWidget(self.dir_path, 1, 0, 1, 1)
        grid.addWidget(self.dir_path_btn, 1, 1, 1, 1)
        grid.addWidget(self.start_btn, 2, 0, 1, 2)

        self.thread_ = WorkThread(self)
        self.thread_.finished.connect(self.finished)

        self.setLayout(grid)

    # UI界面上的槽函数

    def sou_im_path_btn_clk(self):
        '''
        选择源图片并设置路径
        :return:
        '''
        im_path = QFileDialog.getOpenFileName(self, os.getcwd(), '打开图片', 'Image File(*.jpg);;Image File(*.png)')
        self.sou_im_path.setText(im_path[0])

    def dir_path_btn_clk(self):
        '''
        选择存储路径并设置路径
        :return:
        '''
        dir_path = QFileDialog.getExistingDirectory(self, os.getcwd(), '选择路径')
        self.dir_path.setText(dir_path)

    def start_btn_clk(self):
        '''
        开始按钮绑定的槽函数
        :return:
        '''
        self.start_btn.setEnabled(False)
        self.thread_.start()

    def finished(self, finished):
        '''
        用于子线程传递完成信号的槽函数
        :param finished: 信号变量
        :return:
        '''
        if finished is True:
            self.start_btn.setEnabled(True)


if __name__ == '__main__':
    app = QApplication(sys.argv)
    main = HandImage()
    main.show()
    sys.exit(app.exec_())

以上就是Python+PyQT5实现手绘图片生成器的详细内容，更多关于Python PyQT5手绘图片生成器的资料请关注脚本之家其它相关文章！

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