- 前言
- 开发环境
- 实现代码
- 先导入所需模块
- 读取图片文件
- 读取所有源图片并计算对应颜色的平均值
- 合法图像列表
- 平均颜色列表
- 遍历
- 主函数
- 模块调用执行
- 完整效果
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
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Python 3.6
Pycharm
1 2 3 4 5 6 | import cv2 import glob import argparse import numpy as np from tqdm import tqdm # 进度条 from itertools import product # 迭代器 |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 | 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 |
1 2 | def readSourceImages(sourcepath,blocksize): print('开始读取图像') |
设置一个列表，存放符合要求的颜色图像
1 | sourceimages = [] |
1 | avgcolors = [] |
每遍历一次，进度条走一次
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 | 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) |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 | 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') |
1 2 3 | if __name__ == '__main__': # run main(parseArgs()) |
到此这篇关于Python实现多张图片合成一张马赛克图片的文章就介绍到这了
