Красивый рисунок простой: Легкие рисунки для срисовки карандашом (50 фото)

Рисунки для срисовки на маленьких листочках

Рисунки для срисовки в тетрадь

Рисунки ручкой легкие

Рисунки ручкой в тетради легкие

Простые рисунки

Рисунки ручкой для начинающих

Рисунки ручкой в тетради

Карандашные рисунки в тетради

Тату эскизы маленькие

Сердечки раскраски миленькие

Рисунки в линеечку

Моленькие рисунки лёгкие

Милые рисуночки в тетрадь

Эскизы маленьких тату для девушек

Рисование ручкой для начинающих

Рисунки листьев для срисовки

Маленькие рисуночки ручкой

Маленькие Татуировки эскизы

Рисунки карандашом в тетради

Тату эскизы маленькие

Красивый рисунок в тетради очень легко

Раскраски маленькие котята

Красивые рисунки в тетради

Маленькие рисуночки легкие

Рисунки для срисовки ручкой лёгкие

М̾и̾л̾ы̾е р̾и̾с̾у̾н̾к̾и̾

Маленькие рисунки

Рисунки для срисовки цветы розы

Маленькие зарисовки в тетради

Красивые зарисовки в тетради

Нарисовать вишню карандашом

Миниатюрные рисуночки

Маленькие рисуночки

Рисунки для срисовки в ЛД

Рисунки ручкой для срисовки легкие

Рисунки для срисовки любовь легкие

Маленькие зарисовки в тетради

Рисунки для срисовки лёгкие карандашом клеточку

Прикольные рисунки в тетради

Что можнонармсовать когда скучно

Маленькие рисунки для скетчбука

Мелкие рисунки

Красивые рисунки в тетради

Красивые рисунки легкие милые

Красивые украшения для скетчбука

Простые рисунки срисовать

Рисунки простые несложные

Раскраски сердечки с крыльями

Легкие цветы для рисования

Маленькие рисунки для срисовки

Легкие рисунки для срисовывания маленькие

Раскраски с наклейками

Рисунки простым карандашом сердечки

Красивые рисунки черной ручкой легкие

Рисунки пони карандашом на бумаге

Рисунки для срисовки в ЛД

Эскизы маленьких татуировок

Стикеры для распечатки

Стилизованные листочки

Несложные рисунки ручкой

Зарисовки для скетчбука легкие

Идеи для рисунков

Что нарисовать когда скучно

Рисунки легкие

Рисунки в тетради

Идеи для рисования цветными карандашами легкие

Рисунки ручкой легкие

Симонс Кэт

Маленькие рисуночки легкие

Лёгкие рисунки в тетради в клетку

Рисунки ручкой для срисовки легкие

Рисунки карандашом со смыслом

Несложные рисунки

Скучные рисунки для срисовки

Рисунок очень легкий и красивый

Красивые рисунки карандашом

Рисуночки маленькие и лёгкие

Узоры для рисования цветы

Розочка нарисованная ручкой

Маленькие рисунки для личного дневника

Ресоваеи Лекко и кросиво

Рисунки в тетради

Маленькие узоры для рисования

Эскизы маленьких тату

Котик рисунок

Рисуночки в тетради

Маленькие рисунки для скетчбука

Несложные рисунки ручкой

Легкие но красивые рисунки

Комментарии (0)

Написать

Информация
Посетители, находящиеся в группе Гости, не могут оставлять комментарии к данной публикации.

Преобразование любого изображения в эскиз с помощью Python

Создание красивого эскиза требует много времени и сил. К счастью, программирование изменилось, и теперь вы можете легко преобразовывать изображения и создавать красивые дизайны. Одна впечатляющая техника, которую вы можете применить, — это преобразовать изображение в цифровой эскиз.

Хотя механический набросок не будет выглядеть точно так же, как ваш собственный карандашный рисунок, с результатом все же стоит поэкспериментировать. Узнайте, как запрограммировать такое приложение, используя модуль OpenCV на очень удобном языке Python.

Модуль OpenCV

OpenCV — это разработанная и поддерживаемая Intel библиотека с открытым исходным кодом для методов компьютерного зрения, используемых для обработки изображений и компьютерного зрения. Это позволяет пользователям легко создавать оптимизированные приложения, взаимодействовать с изображениями и видео в режиме реального времени и выбирать идеальный алгоритм для своих нужд.

Некоторые из популярных приложений OpenCV включают распознавание лиц, автоматическое отслеживание лиц в кинематографии, фильтры социальных сетей, распознавание номерных знаков автомобилей и мониторинг видеонаблюдения. Чтобы использовать модуль OpenCV в Python, откройте терминал и введите следующую команду:

 pip install opencv-python 

Как преобразовать любое изображение в эскиз с помощью Python

Чтобы преобразовать ваше любимое изображение в цифровой эскиз, начните с размещения его в той же папке, что и новая программа Python, для удобства поиска. Затем начните создавать свою программу, используя следующие шаги.

Этот пример кода доступен в репозитории GitHub, и его можно использовать бесплатно по лицензии MIT.

Первым шагом является импорт модуля OpenCV в вашу среду. Как только OpenCV станет доступен, вы сможете использовать его функциональные возможности для выполнения различных задач. Передайте путь к вашему файлу изображения в функция imread() для загрузки. Сохраните свое изображение в переменной — называемой здесь image1 — для дальнейшего использования.

Сохранить заголовок окна в переменной с именем имя_окна . Это будет полезно, когда вы решите отображать изображение с помощью функции imshow() . Эта функция требует два параметра: заголовок и изображение, которое вы хотите отобразить.

 import cv2 
 image1 = cv2.imread('image.jpg') 
 window_name = 'Фактическое изображение' 
 cv2.imshow(window_name, image1) 
 

Получив желаемое изображение, необходимо выполнить пять операций, чтобы преобразовать его в эскиз. Сначала преобразуйте цветное изображение в оттенки серого. Вы можете сделать это с помощью функции cvtColor() . Эта функция принимает изображение, цвета которого вы хотите изменить, и код преобразования, например COLOR_BGR2GRAY .

 grey_img = cv2.cvtColor(image1, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 

Получив изображение в градациях серого, инвертируйте его цвета. На этом этапе вам нужно понять, как компьютер формирует изображение. Изображение состоит из множества крошечных пикселей с различной интенсивностью. В цветном изображении каждый пиксель содержит красный, зеленый и синий компоненты, интенсивность каждого из которых варьируется от 0 до 255.

В изображении в градациях серого есть только оттенки серого, поэтому интенсивность пикселя варьируется от 0 до 1. Чтобы инвертировать интенсивность пикселей этого изображения, передайте изображение в градациях серого функции bitwise_not() .

Как следует из названия, эта функция инвертирует значение каждого пикселя в его дополнительный эквивалент. Все пиксели больше 0 устанавливаются равными 0, а все пиксели равными 0 устанавливаются равными 255.

 invert = cv2.bitwise_not(grey_img) 

После инвертирования интенсивности пикселей вы можете сгладить изображение с помощью Gaussian Blur. В процессе размытия по Гауссу используется фильтр Гаусса. Фильтр Гаусса — это фильтр нижних частот, который пропускает только низкие частоты, удаляя высокочастотную составляющую сигнала или изображения.

Функция OpenCV GaussianBlur() принимает четыре параметра. Это матричный объект, который действует как исходное изображение, ksize (размер ядра) и sigmaX (стандартное отклонение ядра по Гауссу).

Предположим, у вас в руке физическая фотография. Если вы хотите размыть его, вы можете нанести на него кусочки воска или пергаментной бумаги. Вы можете представить себе ядро ​​как этот прозрачный кусочек бумаги. В цифре это происходит немного по-другому. Чтобы размыть, повысить резкость и применить другие эффекты к цифровому изображению, вы умножаете матрицу на интенсивность пикселей изображения.

ksize всегда является положительным нечетным числом. По мере увеличения размера ядра размытие увеличивается. Чтобы понять sigmaX, предположим, что вы наносите воск на бумагу. Когда вы наносите воск, бумага становится равномерно прозрачной. Точно так же вы должны держать значения ядра близкими к определенной точке (среднему значению). Значение sigmaX определяет разницу между средним значением и другими значениями пикселей изображения.

Передать перевернутое изображение, размер ядра как (21, 21) и 0 стандартное отклонение функции размытия по Гауссу:

 blur = cv2.GaussianBlur(invert, (21, 21), 0) 

Передать размытое изображение к функции bitwise_not() снова, чтобы инвертировать его:

 invertedblur = cv2.bitwise_not(blur) 

Наконец, используйте функцию Division() и выполните поэлементное разделение массива изображений в градациях серого и инвертированного изображения размытия. массив со шкалой 256.

 sketch = cv2.divide(grey_img, invertedblur, scale=256.0) 

Функция выполняет следующую операцию:

Сохраните результат в переменной с именем sketch. Чтобы сохранить окончательное изображение, передайте имя выходного файла и изображение эскиза функции imwrite() . Чтобы убедиться в этом, вы можете использовать функцию imread(), чтобы загрузить сохраненное изображение скетча, задать заголовок окна и отобразить его с помощью функции imshow().

Используйте функцию waitkey() , передав 0 для отображения исходного окна изображения и окна сгенерированного эскиза, пока вы не нажмете любую клавишу.

 cv2.imwrite("sketch.jpeg", эскиз) 
 image = cv2.imread("sketch.jpeg") 
 window_name = 'Эскиз изображения' 
 cv2.imshow(window_name, image) 
 cv2.waitKey(0) 

Объедините весь код, и ваша программа будет готова.

Пример вывода преобразования изображения в эскиз с помощью этой программы Python

Вы можете выбрать красивое пейзажное изображение и запустить его в программе, чтобы создать этот потрясающий цифровой эскиз.

На портретном изображении программа создает следующий цифровой эскиз.

Вы можете поэкспериментировать с параметрами функции по своему вкусу, чтобы создать желаемый цифровой эскиз.

Обработка изображений и компьютерное зрение

Обработка изображений и компьютерное зрение — две тесно связанные области технологий. Оба они включают изменение цифровых изображений для получения желаемых результатов.