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Python实现多张图片合成一张马赛克图片

bigegpt 2024-12-15 11:26 4 浏览

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

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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

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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

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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

1

2

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

1

avgcolors = []


遍历

每遍历一次,进度条走一次

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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

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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

1

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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

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