Python を使用して画像にテクスチャを付ける方法

Python を使用して画像のテクスチャを生成する方法

はじめに:
テクスチャ生成は、コンピュータ グラフィックスにおける重要かつ興味深いテクノロジであり、画像にテクスチャを追加できます。リアリズムとディテール。強力なプログラミング言語として、Python には PIL (Python Imaging Library)、OpenCV などの豊富な画像処理ライブラリがあります。この記事では、Python を使用して画像テクスチャ生成を実現する方法を紹介し、コード例を添付します。

1. 依存ライブラリのインストール
   コードの作成を開始する前に、まず必要なライブラリをインストールする必要があります。 pip コマンドを使用して、PIL ライブラリと numpy ライブラリをインストールできます。ターミナルまたはコマンド プロンプト ウィンドウを開き、次のコマンドを入力します。

   pip install pillow numpy

2. 画像のロード
   最初に、処理する画像をロードする必要があります。画像ファイルは、PIL ライブラリの Image クラスを使用してロードできます。画像をロードするサンプル コードは次のとおりです。

   from PIL import Image
   
   # 加载图像
   image = Image.open("input.jpg")

   input.jpg を独自の画像ファイル パスに置き換えてください。

3. グレースケール画像に変換
   処理を容易にするために、画像をグレースケール画像に変換します。 PIL ライブラリの convert() メソッドを使用して、画像をグレースケール モードに変換できます。グレースケール画像に変換するサンプル コードは次のとおりです。

   # 转换为灰度图像
   gray_image = image.convert("L")

4. テクスチャの生成
   次に、numpy ライブラリを使用してテクスチャを生成します。 Numpy は、画像データの処理に使用できる強力な配列演算関数を提供します。以下は、テクスチャを生成するコード例です。

   import numpy as np
   
   # 将图像转换为numpy数组
   image_array = np.array(gray_image)
   
   # 定义纹理参数
   scale = 0.1  # 缩放因子
   octaves = 4  # 八度数
   persistence = 0.5  # 持续性
   
   # 生成纹理
   def generate_texture(array, scale, octaves, persistence):
    image_shape = array.shape
    texture = np.zeros(image_shape)
   
    for octave in range(octaves):
        frequency = 2 ** octave
        amplitude = persistence ** octave
   
        x = np.arange(image_shape[0]) * scale * frequency
        y = np.arange(image_shape[1]) * scale * frequency
   
        x_grid, y_grid = np.meshgrid(x, y)
   
        noise = np.interp(x_grid, np.arange(image_shape[0]), array) + np.interp(y_grid, np.arange(image_shape[1]), array)
   
        texture += noise * amplitude
    
    return texture
   
   # 生成纹理
   texture = generate_texture(image_array, scale, octaves, persistence)

   上記のコードでは、ループを通じて複数のオクターブのテクスチャ ノイズを繰り返し計算します。このうち、scale パラメータはテクスチャのサイズを制御するために使用され、octaves パラメータはオクターブ数を指定するために使用され、persistence パラメータはテクスチャの永続性を制御するために使用されます。実際のニーズに応じて調整してください。

5. テクスチャの表示と保存
   最後に、Matplotlib ライブラリを使用して、生成されたテクスチャを表示し、画像ファイルとして保存できます。以下は、テクスチャを表示および保存するサンプル コードです。

   import matplotlib.pyplot as plt
   
   # 显示纹理
   plt.imshow(texture, cmap="gray")
   plt.axis("off")
   plt.show()
   
   # 保存纹理
   output_image = Image.fromarray(texture)
   output_image.save("output.jpg")

   上記のコードでは、imshow() メソッドと show() メソッドを使用します。 Matplotlib ライブラリを使用してテクスチャを表示するには、PIL ライブラリの Image クラスを使用してテクスチャを画像ファイルとして保存します。必要に応じて調整してください。

概要:
この記事では、Python を使用して画像のテクスチャを生成する方法を紹介します。画像のロード、グレースケールへの変換、テクスチャの生成、そして最終的にテクスチャの表示と保存という手順を通じて、画像のテクスチャ強化またはテクスチャ生成を実行できます。この記事がテクスチャ生成テクニックの理解と応用に役立つことを願っています。

参考資料:

1. Pillow ドキュメント: https://pillow.readthedocs.io/
2. NumPy ドキュメント: https://numpy.org/doc/
3. OpenCV ドキュメント: https://docs.opencv.org/

完全なコード例は、私の GitHub リポジトリにあります: [リンク](https://github.com /example/textures-generation-python)

上記は、Python を使用して画像のテクスチャを生成する方法の紹介です。読んでくれてありがとう！

以上がPython を使用して画像にテクスチャを付ける方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。