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
私信小编01即可获取大量Python学习资源
欢迎加入，一起讨论学习
图片素材
4K高清原图
开发环境
Python 3.6Pycharm
实现代码
先导入所需模块
12
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
读取图片文件
12
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
读取所有源图片并计算对应颜色平均值
12
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1
sourceimages = []
平均颜色列表
1avgcolors = []
遍历
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)
主函数
12
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')
模块调用执行
12
3
if __name__ == '__main__':
# run
main(parseArgs())
完整效果
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