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Python实现多张图片合成一张马赛克图片

作者:松鼠爱吃饼干  发布时间:2022-02-15 21:09:46 

标签:Python,合成,马赛克,图片

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

Python实现多张图片合成一张马赛克图片

图片素材

Python实现多张图片合成一张马赛克图片

4K高清原图

Python实现多张图片合成一张马赛克图片

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 * 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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来源:https://www.cnblogs.com/qshhl/p/15736879.html

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