梳理一下梳理一下上面的流程 ， 相当于是 ， 对于灰度图像中的每一个像素值x ， 用255 - x取反之后得到inv_x ， 再对此点进行高斯滤波得到blur_inv_x ， 然后用执行一下运算进行混合：
x / (255 - blur_inv_x) * 255从上图可以看到 ， 已经得到了效果不错的素描化图片了 。对于有的图片可能素描化之后显得颜色有点淡 ， 没关系 ， 加个伽马变换调节一下就行了 。
问题来了上面是根据PS的流程转化的Python实现流程 ， 感觉实际上起作用的就是这个公式x / (255 - blur_inv_x) * 255 。
上面的流程是：
灰度图->取反->高斯滤波->再取反(除法里面)->除法运算(divide) 。
我们看到 ， 里面有两次取反操作 ， 中间只是多了一个高斯滤波而已 。众所周知 ， 负负得正 ， 取反两次相当于没有取反（我真是逻辑鬼才！）
那么问题来了 ， 不取反行不行？行不行？试一下就知道了！
实验流程是下面这样的：
灰度图->高斯滤波->除法运算(divide) 。
公式是：x / blur_x * 255 。
最终的结果是下面这样的：
文章插图
与取反的差别在哪里呢？仔细看的话 ， 取反的背景会更清晰一些 ， 前景倒没有太大差别 。
开始玩上面已经介绍了素描化的完整实现 ， 接下来就要开始各种玩了 。我实现了几种基本的玩法 ， 你看看有多基本：
- 支持动态图
- 素全图
- 素左边
- 素右边
- 素上边
- 素下边
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【任意图像转素描：Python分分钟实现】
参数可调 ， 效果不好的话 ， 可能需要你亲自动手调节一下：
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