在Python中，你可以使用多种库来创建手绘风格的图像，例如使用PIL（Python Imaging Library）和NumPy库进行图像处理，或者使用专门的库如`matplotlib`、`cutecharts`和`py-roughviz`。下面是一个使用PIL和NumPy实现简单手绘效果的示例代码：
```python
from PIL import Image
import numpy as np
打开图片并转换为灰度图
baseImg = Image.open（'path_to_your_image.jpg'）.convert（'L'）
a = np.array（baseImg）.astype（'float'）
设置手绘效果深度
depth = 10
计算图像灰度的梯度值
grad = np.gradient（a）
grad_x, grad_y = grad
对梯度值进行归一化处理
grad_x = grad_x * depth / 100.
grad_y = grad_y * depth / 100.
计算梯度向量的模
A = np.sqrt（grad_x 2 + grad_y 2 + 1.）
uni_x = grad_x / A
uni_y = grad_y / A
uni_z = 1. / A
设置光源角度（俯视和方位）
vec_el = np.pi / 2.2 光源俯视角度，弧度值
vec_az = np.pi / 4. 光源方位角度，弧度值
计算光源对图像的影响
dx = np.cos（vec_el） * np.cos（vec_az）
dy = np.cos（vec_el） * np.sin（vec_az）
dz = np.sin（vec_el）
应用光照效果
b = 255 * （1 - np.sqrt（uni_x 2 + uni_y 2 + uni_z 2））
将处理后的数组转换回图像
result_img = np.uint8（b * 255）
Image.fromarray（result_img）.show（）
这段代码首先打开一张图片，然后计算其灰度图的梯度值，接着对这些梯度值进行归一化处理，并应用光照效果，最后将处理后的数组转换回图像并显示。如果你想要进行更复杂的手绘风格绘制，可能需要学习更多关于图像处理和图形学的知识，或者使用专门的绘图库。