Python实现多张图片合成一张马赛克图片

目录

• 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

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

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