中秋月圆夜，唯伏乞三愿：一愿故友安泰，二愿所思常健，三愿清辉拂照处，岁岁有佳宴。❤❤❤
本篇文章带大家使用python自带的绘图库turtle去绘制掘金大大的中秋专题活动的奖励图
看到这张图，你是否会质疑turtle库较为鸡肋的绘画功能是否能画出这样比较繁琐的图片。但其实不乏善于使用turtle库的大佬也能画出精致的图出来，比如
但显然我这没艺术细胞的吊毛显然是没有这天赋的。不过我并非要使用纯turtle来绘制这一张图。。具体过程如下：
使用ps类工具将原图片----->线稿图
这一步骤我是在网上找了一个在线工具线稿图生成器 - 一个工具箱 - 好用的在线工具都在这里！ (atoolbox.net)得到的图片的线稿图
边缘检测
这里我使用了opencv的Canny边缘检测算法去检测该图中的边缘像素坐标点。
边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题，边缘检测的目的是标识数字图像中亮度变化明显的点。图像属性中的显著变化通常反映了属性的重要事件和变化。这些包括
（i）深度上的不连续
（ii）表面方向不连续
（iii）物质属性变化
（iv）场景照明变化。
图像边缘是图像最基本的特征，所谓边缘 (Edge) 是指图像局部特性的不连续性。灰度或结构等信息的突变处称之为边缘。例如，灰度级的突变、颜色的突变,、纹理结构的突变等。边缘是一个区域的结束，也是另一个区域的开始，利用该特征可以分割图像。
（由于本人并非机器学习方向的孩纸，虽然在使用时也尝试去了解了一下该图像识别的算法是怎样的，但也只是不求甚解的粗略泛学了一下。那如果对此感兴趣的同学也可以系统性的进行学习，我这里就不过多赘述误人子弟了。）
turtle描点
拿到了对应的坐标点再使用turtle库去进行依次描点。至此我们就可以使用这三板斧用turtle去绘制这张图片了
源代码：
python
import cv2
import turtle
import numpy
def readImage():
img = cv2.imread("images/.png")
cv2.imshow("biaoti", img)
black = cv2.Canny(img, 000, 200)
height, width = black.shape[:2]
point = cv2.resize(black, (int(width / 2), int(height / 2)), interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
point = numpy.rot90(point, k=3)
return point
def draw(point):
turtle.setup(600, 600)
x0 = int(len(point[0]) / 2)
y0 = int(len(point) / 2)
turtle.pensize(3)
turtle.speed(1000)
for y in range(0, len(point), 2):
for x in range(0, len(point[y]), 2):
if point[y][x] != 0:
print(y, x)
turtle.penup()
turtle.goto(y - y0, x - x0)
turtle.pendown()
turtle.goto(y - y0, x - x0)
turtle.penup()
if __name__ == '__main__':
point=readImage()
draw(point=point)最后的效果图如此：
