文件目录
- 引言
- 开发工具
- 完成编码
- 主导入所需控制模块
- 载入图片文档
- 载入全部源图片并测算相匹配颜色的均值
- 合理合法图象目录
- 均值颜色目录
- 解析xml
- 主函数
- 控制模块启用实行
- 详细实际效果
引言
近期有朋友私聊我，问怎样把好几张图片合成一张马赛克图片的模样
说成闺女从出世到现在，全部的相片，大约有上百张，因此想运用这种相片合成一张，作为生日礼品
那咱们现在就用之前爬表情包的图片来做一次马赛克图片，2引马镇生成一张，想一想就很兴奋
图片素材内容
4K超清原照
开发工具
Python 3.6
Pycharm
完成编码
主导入所需控制模块
| 123456 | import cv2import globimport argparseimport numpy as npfrom tqdm import tqdm # 时间轴from itertools import product # 迭代器 |
载入图片文档
| 12345678910 | def parsArgs():parser = argparse.ArgumentParser(‘拼凑马赛克图片’)parser.add_argument(‘–targetpath’, type=str, default=’examples/3.jpg’, help=’总体目标图象途径’)parser.add_argument(‘–outputpath’, type=str, default=’output.jpg’, help=’輸出图象的途径’)parser.add_argument(‘–sourcepath’, type=str, default=’sourceimages’, help=’用于拼凑图象的全部源位图文件途径’)parser.add_argument(‘–blocksize’, type=int, default=15, help=’马塞克快的尺寸’)args = parser.parse_args()return args |
载入全部源图片并测算相匹配颜色均值
| 12 | def readSourceImages(sourcepath,blocksize):print(‘逐渐载入图象’) |
合理合法图象目录
设定一个目录，储放符合规定的颜色图象
| 1 | sourceimages = [] |
均值颜色目录
| 1 | avgcolors = [] |
解析xml
每遍历一次，时间轴走一次
| 123456789101112 | for path in tqdm(glob.glob(“{}/*.jpg”.format(sourcepath))):image = cv2.imread(path, cv2.IMREAD_COLOR)if image.shape[-1] != 3:continue# 放缩规格image = cv2.resize(image, (blocksize, blocksize))# 图象颜色均值avgcolor = np.sum(np.sum(image, axis=0), axis=0) / (blocksize * blocksize)sourceimages.append(image)avgcolors.append(avgcolor)print(‘完毕载入’)return sourceimages,np.array(avgcolors) |
主函数
| 123456789101112131415 | def main(args):targetimage = cv2.imread(args.targetpath)outputimage = np.zeros(targetimage.shape,np.uint8) # int8 int16 int32 int64sourceimages,avgcolors = readSourceImages(args.sourcepath,args.blocksize)print(‘逐渐制做’)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(‘制作进行’) |
控制模块启用实行
| 123 | if ._name__ == ‘._main__’:# runmain(parseArgs()) |
详细实际效果
到此这篇有关Python完成好几张图片合成一张马赛克图片的内容就讲解到这了
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