【21天python打卡】第20天 python经典案例（6）

​大家好，今天是21天python打卡的第20天。今天我们重点通过案例图像的手绘效果，学习python中numpy库的相关知识，通过自己所学的知识进行拓展，使用try语句实现对异常结果的处理，其次，我们分享了如何批量安装python的第三方库文件，最后，我们通过案例体育竞技分析，学习了random的相关知识，相信大家每天学习一点知识，总有一天会变得越来越厉害。

 

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活动地址：CSDN21天学习挑战赛

学习的最大理由是想摆脱平庸，早一天就多一份人生的精彩；迟一天就多一天平庸的困扰。

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目录

图像的手绘效果

概念与原理

核心原理：

图像的数组形式与变换

实现思路步骤：

1、梯度的重构

2、构造guan光源效果

3、梯度归一化

4、图像生成

实验相关库

【numpy库介绍】

【numpy库安装】

【numpy库基本使用】

代码如下

实验结果

拓展程序

代码如下

实验结果

 第三方库批量安装程序

代码实现

体育竞技分析

一.random简介

二、各函数使用方法

代码实现

实验结果

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图像的手绘效果

概念与原理

我们都知道手绘图效果的特征主要有：

• 黑白灰色

• 边界线条较重

• 相同或相近色彩趋于白色

• 略有光源效果

核心原理：

利用像素之间的梯度值和虚拟深度值对图像进行重构，根据灰度变化来模拟人类视觉的模拟程度。

把图像看成二维离散函数，灰度梯度其实就是这个二维离散函数的求导，用差分代替微分，求取图像的灰度梯度。常用的一些灰度梯度模板有：Roberts 梯度、Sobel 梯度、Prewitt 梯度、Laplacian 梯度。

以Sobel 梯度计算来解释：

梯度方向及图像灰度增大的方向，其中梯度方向的梯度夹角大于平坦区域的梯度夹角。如下图所示，灰度值增加的方向梯度夹角大，此时梯度夹角大的方向为梯度方向。对应在图像中寻找某一点的梯度方向即通过计算该点与其8邻域点的梯度角，梯度角最大即为梯度方向。

图像的数组形式与变换

其中，需要用到的方法：

• Image.open( ): 打开图片

• np.array( ) : 将图像转化为数组

• convert("L"): 将图片转换成二维灰度图片

• Image.fromarray( ): 将数组还原成图像uint8格式

实现思路步骤：

1、梯度的重构

numpy的梯度函数np.gradient(a) ： 计算数组a中元素的梯度，f为多维时，返回每个维度的梯度。

离散梯度： xy坐标轴连续三个x轴坐标对应的y轴值：a, b, c 其中b的梯度是（c-a）/2，而c的梯度是： (c-b)/1。

当为二维数组时，np.gradient(a) 得出两个数组，第一个数组对应最外层维度的梯度，第二个数组对应第二层维度的梯度。

代码如下：

grad=np.gradient(a)
grad_x,grad_y=grad
grad_x = grad_x * depth / 100.#对grad_x值进行归一化
grad_y = grad_y * depth / 100.#对grad_y值进行归一化

2、构造guan光源效果

设计一个位于图像斜上方的虚拟光源，光源相对于图像的视角为Elevation,方位角为Azimuth，建立光源对各点梯度值的影响函数，运算出各点的新像素值：

其中：

np.cos(evc.el) : 单位光线在地平面上的投射长度。

dx、dy、dz ：光源对xyz三方向的影响程度。

3、梯度归一化

• 构造x和y轴梯度的三维归一化单位坐标系；

• 梯度与光源相互作用，将梯度转化为灰度。

4、图像生成

im2 = Image.fromarray(a2.astype('uint8')) #重构图像
im2.save('fcityHandDraw.jpg')

实验相关库

【numpy库介绍】

numpy的全称是Numerical Python，是Python的一个扩展程序库，它不仅针对数组运算提供了大量的函数库，而且它还能够支持维度数组与矩阵运算。重要的是，numpy内部解除了CPython中的全局解释器锁（GIL），运行效率非常好，是处理大量数组类结构和机器学习框架的基础库！

【numpy库安装】

一般使用pip install numpy进行安装，对于进行机器学习和大数据分析的小朋友，强烈推荐安装Anaconda，其中含有大量的机器学习和数据相关的Python模块，安装成功后即可使用了，不用浪费时间了。

安装成功后，我们在Python编译器中进行测试，使用import numpy，如果不报错，说明我们的numpy安装无误了。

【numpy库基本使用】

Numpy中定义的最重要使用最频繁的对象就是ndarray的N维数组类型。

它描述相同类型（dtype）的元素集合，可以使用基于零的索引访问集合中的项目，它的类似Python中的列表索引。我们学习numpy库，首先得学习ndarray对象。

ndarray的创建方式如下：

numpy.array(object, dtype =None, copy =True, order =None, subok =False, ndmin =0)

各参数解释如下：

【object】：数组或嵌套的数列

【dtype】：数组元素的数据类型，可选

【copy 】：对象能否复制，可选

【order】：创建数组的样式，C为行方向，F为列方向，A为任意方向，默认为A

【subok】：默认返回一个与基类类型一致的数组

【ndmin】：指定生成数组的最小维度

代码如下

from PIL import Image
import numpy as np
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
depth = 10. # (0-100)
im = Image.open('fcity.jpg').convert('L')
a = np.asarray(im).astype('float')
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.
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
A = np.sqrt(grad_x**2 + grad_y**2 + 1.)
uni_x = grad_x/A
uni_y = grad_y/A
uni_z = 1./A
a2 = 255*(dx*uni_x + dy*uni_y + dz*uni_z) #光源归一化
a2 = a2.clip(0,255)
im2 = Image.fromarray(a2.astype('uint8')) #重构图像
im2.save('fcityHandDraw.jpg')

 我们导入一个图片试试看什么效果。

实验结果

运行程序后

 

拓展程序

我们可以运用我们之前学习的异常处理方法加入到现有的程序。

代码如下

from PIL import Image
import numpy as np
try:
    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
    depth = 10. # (0-100)
    im = Image.open('fcity.jpg').convert('L')
    a = np.asarray(im).astype('float')
    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.
    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
    A = np.sqrt(grad_x**2 + grad_y**2 + 1.)
    uni_x = grad_x/A
    uni_y = grad_y/A
    uni_z = 1./A
    a2 = 255*(dx*uni_x + dy*uni_y + dz*uni_z) #光源归一化
    a2 = a2.clip(0,255)
    im2 = Image.fromarray(a2.astype('uint8')) #重构图像
    im2.save('fcityHandDraw.jpg')
    print("输出图像手绘成功")
except:
print("文件名错误")

这样就把我们之前学到的异常处理的例子学以致用了。

我们来运行一下吧。

实验结果

实验前：

 实验后

 

 我们看到我们这个程序对文件名用严格的要求，如果文件名有误，程序就无法运行，就会报错。我们接下来用错误的文件名试一下，看看会输出什么。

 第三方库批量安装程序

大家经常在运行python文件时，经常报错，缺少第三方库文件，我们一个一个安装十分麻烦，我们就编写了一个可以批量安装第三方库文件的程序。大家也可以在如下程序中libs中添加自己想要的库文件。

代码实现

import os
libs = {"numpy","matplotlib","pillow","sklearn","requests",\
        "jieba","beautifulsoup4","wheel","networkx","sympy",\
        "pyinstaller","django","flask","werobot","pyqt5",\
        "pandas","pyopengl","pypdf2","docopt","pygame"}
try:
    for lib in libs:
        os.system("pip install "+lib)
    print("Successful")        
except:
    print("Failed Somehow")

体育竞技分析

一.random简介

random库是用于产生并运用随机数的标准库。Python中的主要使用是让其掌握在程序中运用随机数的能力。

random常见随机函数有9个:seed()、random()、randint()、getrandbits()、randrange()、uniform()、choice()、shuffle()、sample().

二、各函数使用方法

• random.seed(a)作用:设置初始化随机数种子a

参数:

a:随机数种子,可以是整数或浮点数

用random库产生随机数不一定要设置随机数种子，如果不设置,则random库默认以系统时间产生当作随机数种子。设置种子的好处是可以重复再现相同的随机数序列

作用:设置初始化随机数种子a

• random.random()作用:生成一个[0.0,1.0)之间的随机小数参数:无
• random.randint(a,b)作用:生成一个[a,b]之间的随机整数

参数:

a：随机区间的开始值,整数

b：随机区间的结束值，随机数包含结束值整数

• random.getrandbits(k)作用：生成一个k比特长度的随机整数

参数:

k:长度的整数值

• random.randrange(start,stop[,step])作用:生成一个[start,stop)之间以step为步数的随机整数参数：start：随机区间的开始值,整数stop：随机区间的结束值，随机数包含结束值，整数step：随机区间的步长值，整数。步长值可选，如果不设定步长，默认步长为1
• random.uniform(a,b)作用:生成一个[a,b]之间的随机小数

参数:

a：随机区间的开始值，整数或浮点数

b：随机区间的结束值，随机数包含结束值，整数或浮点数

• random.choice(seq)作用:从序列类型(例如列表)seq中随机返回一个元素

参数:

seq：序列类型,例如列表类型

• random.shuffle(seq)作用:从序列类型seq中元素随机排列，返回打乱后的序列

参数:

seq:序列类型，例如列表类型

调用该函数后，序列类型变量seq将被改变

• random.sample(pop,k)作用:从pop类型中随机选取k个元素，以列表类型返回。

参数:

pop:序列类型,例如列表类型

k:选取的个数,整数

代码实现

from random import random
def printIntro():
    print("这个程序模拟两个选手A和B的某种竞技比赛")
    print("程序运行需要A和B的能力值（以0到1之间的小数表示）")
def getInputs():
    a = eval(input("请输入选手A的能力值(0-1): "))
    b = eval(input("请输入选手B的能力值(0-1): "))
    n = eval(input("模拟比赛的场次: "))
    return a, b, n
def simNGames(n, probA, probB):
    winsA, winsB = 0, 0
    for i in range(n):
        scoreA, scoreB = simOneGame(probA, probB)
        if scoreA > scoreB:
            winsA += 1
        else:
            winsB += 1
    return winsA, winsB
def gameOver(a,b):
    return a==15 or b==15
def simOneGame(probA, probB):
    scoreA, scoreB = 0, 0
    serving = "A"
    while not gameOver(scoreA, scoreB):
        if serving == "A":
            if random() < probA:
                scoreA += 1
            else:
                serving="B"
        else:
            if random() < probB:
                scoreB += 1
            else:
                serving="A"
    return scoreA, scoreB
def printSummary(winsA, winsB):
    n = winsA + winsB
    print("竞技分析开始，共模拟{}场比赛".format(n))
    print("选手A获胜{}场比赛，占比{:0.1%}".format(winsA, winsA/n))
    print("选手B获胜{}场比赛，占比{:0.1%}".format(winsB, winsB/n))
def main():
    printIntro()
    probA, probB, n = getInputs()
    winsA, winsB = simNGames(n, probA, probB)
    printSummary(winsA, winsB)
main()

实验结果

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今天就讲到这里，下一篇我们继续分享python的案例。