前言

最近有网友私信我，问如何把多张图片合成一张马赛克图片的样子

说是女儿从出生到现在，所有的照片，大概有上百张，所以想使用这些照片合成一张，当做生日礼物

那我们今天就用上次爬表情包的图片来做一次马赛克图片，2万张合成一张，想想就很激动

图片素材

4K高清原图

开发环境

Python 3.6

Pycharm

实现代码

先导入所需模块

import cv2
import glob
import argparse
import numpy as np
from tqdm import tqdm  # 进度条
from itertools import product  # 迭代器

读取图片文件

def parsArgs():
    parser = argparse.ArgumentParser('拼接马赛克图片')
    parser.add_argument('--targetpath', type=str, default='examples/3.jpg', help='目标图像路径')
    parser.add_argument('--outputpath', type=str, default='output.jpg', help='输出图像的路径')
    parser.add_argument('--sourcepath', type=str, default='sourceimages', help='用来拼接图像的所有源图像文件路径')
    parser.add_argument('--blocksize', type=int, default=15, help='马赛克快的大小')

    args = parser.parse_args()

    return args

读取所有源图片并计算对应颜色平均值

def readSourceImages(sourcepath,blocksize):
    print('开始读取图像')

合法图像列表

设置一个列表，存放符合要求的颜色图像

sourceimages = []

平均颜色列表

avgcolors = []

遍历

每遍历一次，进度条走一次

for path in tqdm(glob.glob("{}/*.jpg".format(sourcepath))):
    image = cv2.imread(path, cv2.IMREAD_COLOR)
    if image.shape[-1] != 3:
        continue
    # 缩放尺寸
    image = cv2.resize(image, (blocksize, blocksize))
    # 图像颜色平均值
    avgcolor = np.sum(np.sum(image, axis=0), axis=0) / (blocksize * blocksize)
    sourceimages.append(image)
    avgcolors.append(avgcolor)
print('结束读取')
return sourceimages,np.array(avgcolors)

主函数

def main(args):
    targetimage = cv2.imread(args.targetpath)
    outputimage = np.zeros(targetimage.shape,np.uint8)  # int8 int16 int32 int64
    sourceimages,avgcolors = readSourceImages(args.sourcepath,args.blocksize)
    print('开始制作')
    for i, j in tqdm(product(range(int(targetimage.shape[1]/args.blocksize)), range(int(targetimage.shape[0]/args.blocksize)))):
        block = targetimage[j * args.blocksize: (j + 1) * args.blocksize, i * args.blocksize: (i + 1) * args.blocksize,:]
        avgcolor = np.sum(np.sum(block, axis=0), axis=0) / (args.blocksize * args.blocksize)
        distances = np.linalg.norm(avgcolor - avgcolors, axis=1)
        idx = np.argmin(distances)
        outputimage[j * args.blocksize: (j + 1) * args.blocksize, i * args.blocksize: (i + 1) * args.blocksize, :] = \
        sourceimages[idx]
    cv2.imwrite(args.outputpath, outputimage)
    cv2.imshow('result', outputimage)
    print('制作完成')

模块调用执行

if __name__ == '__main__':
    # run
    main(parseArgs())

完整效果

免责声明：本站发布的内容（图片、视频和文字）以原创、转载和分享为主，文章观点不代表本网站立场，如果涉及侵权请联系站长邮箱：mmqy2019@163.com进行举报，并提供相关证据，查实之后，将立刻删除涉嫌侵权内容。

猜你喜欢

• Python爬虫是怎样的，有哪些例子可以练习

  这篇文章主要给大家分享的是Python爬虫练习题，文章以爬取南阳理工OJ为题目，根据页面数据显示可以查看到只有题号、难度、标题、通过率、存有数据，因此只需要对此四项数据进行爬取，下面一起静茹文章查看具体的操作过程吧</P><P>

• namedtuple函数如何使用，应用有哪些

  本篇文章给大家带来了关于Python的相关知识，主要介绍了python中namedtuple函数的用法解析，文章围绕主题展开详细的内容介绍，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴可以参考一下。

• Python的数据结构有什么？一文带你看懂

  这篇文章主要介绍了Python的数据结构以及相关的示例操作，对于新手学习Python具有一定借鉴价值，感兴趣的朋友可以参考下，希望大家阅读完这篇文章之后大有收获，下面让小编带着大家一起了解一下。

• Python中如何用defaultdict实现字典初始化

  这篇文章主要介绍了python 中defaultdict()对字典进行初始化,一般情况下，在使用字典时，先定义一个空字典（如dict_a = {}），然后往字典中添加元素只需要 dict_a[key] = value即可，本文通过实例代码介绍具体用法，需要的朋友可以参考下

• Tensor的常见操作有哪些，具体用法是怎样的

  这篇文章主要为大家介绍了pytorch教程中关于Tensor的操作使用，有需要的朋友可以借鉴参考下，希望可以有所帮助，祝大家升职加薪，共同进步