这篇文章主要介绍了Python用61行代码实现图片像素化的示例代码，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
起因
看到网上的像素图片，感觉蛮有趣的，就打算用python一些PIL类库写一个。
实现思路
把一张图片分成多个块，每个块的颜色都等于这个色块中颜色最多的颜色，如下图。
这个图取2×2的像素为块的大小，把快中颜色与每个颜色出现的数量存放到字典里，取最大的颜色，填充整个块。
具体实现
from PIL import Image def init(): # 设置每个像素区块的大小 block_size = 75 img = Image.open("a.jpg") # 获取图片的宽高 width, height = img.size # 获取像素点对应RGB颜色值，可以改变img_array中的值来改变颜色值 img_array = img.load() # 为了处理最后的区块，加了一次循环 max_width = width + block_size max_height = height + block_size for x in range(block_size - 1, max_width, block_size): for y in range(block_size - 1, max_height, block_size): # 如果是最后一次循环，则x坐标等于width - 1 if x == max_width - max_width % block_size - 1: x = width - 1 # 如果是最后一次循环，则x坐标等于height - 1 if y == max_height - max_height % block_size - 1: y = height - 1 # 改变每个区块的颜色值 change_block(x, y, block_size, img_array) y += block_size x += block_size img.save(r'D:pythonpixel_imageawesome_copy.png') img.show() """ :param x坐标 x: :param y坐标 y: :param 区块大小 black_size: :param 可操作图片数组 img_array: """ def change_block(x, y, black_size, img_array): color_dist = {} block_pos_list = [] for pos_x in range(-black_size + 1, 1): for pos_y in range(-black_size + 1, 1): # todo print(x + pos_x,y + pos_y) block_pos_list.append([x + pos_x, y + pos_y]) for pixel in block_pos_list: if not str(img_array[pixel[0], pixel[1]]) in color_dist.keys(): color_dist[str(img_array[pixel[0], pixel[1]])] = 1 else: color_dist[str(img_array[pixel[0], pixel[1]])] += 1 # key-->value => value-->key new_dict = {v: k for k, v in color_dist.items()} max_color = new_dict[max(color_dist.values())] # 将区块内所有的颜色值设置为颜色最多的颜色 for a in block_pos_list: img_array[a[0], a[1]] = tuple(list(map(int, max_color[1:len(max_color) - 1].split(",")))) def get_key(dict, value): return [k for k, v in dict.items() if v == value] if __name__ == "__main__": init()
效果对比
总结
开源地址https://github.com/MasakiOvO/pixel_image
还有很多改进的地方，比如取色值的算法上，应该有更好的解决方法，应该用多进程来实现，这样程序速度会快很多。OvO
