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用 Python 生成马赛克画

时间:12-14来源:作者:点击数:5

大家知道马赛克画是什么吗?不是动作片里的马赛克哦~~

马赛克画是一张由小图拼成的大图,本文的封面就是我们的效果图,放大看细节,每一块都是一张独立的图片,拼在一起组成一张大图,感觉像是用马赛克拼出来的画,所以叫马赛克画。看到网上的一些马赛克画觉得很酷,于是自己用 Python 实现了一下将一张原图转换成马赛克画。

我们的效果图是这样的

原图是这样的

实现的具体思路是这样

  • 第一步:首先收集一组图片,这些图片会作为大图中的小方格图片。图片越多,最后生成的图片颜色越接近。
  • 第二步:将要转换的图片分割成一个一个小方格图片,像下面这样

第三步:对于每一个小方格图片,取图片集里面最接近的图片替换。所有小方格都替换后,就生成了我们最终的马赛克画。

听上去是不是很简单?

我们来看一下具体的实现步骤,下面是一些核心代码。我们的图片集存在 images 目录下,下面的代码加载目录下所有的图片,并缩放成统一的尺寸

  • import re
  • import os
  • import cv2
  • import numpy as np
  • from tqdm import tqdm
  • IMG_DIR = "images"
  • def load_all_images(tile_row, tile_col):
  • img_dir = IMG_DIR
  • filenames = os.listdir(img_dir)
  • result = []
  • print(len(filenames))
  • for filename in tqdm(filenames):
  • if not re.search(".jpg", filename, re.I):
  • continue
  • try:
  • filepath = os.path.join(img_dir, filename)
  • im = cv2.imread(filepath)
  • row = im.shape[0]
  • col = im.shape[1]
  • im = resize(im, tile_row, tile_col)
  • result.append(np.array(im))
  • except Exception as e:
  • msg = "error with {} - {}".format(filepath, str(e))
  • print(msg)
  • return np.array(result, dtype=np.uint8)

这里 load_all_images 函数的参数就是统一后的尺寸,tile_row 和 tile_col 分别对应高和宽。下面的代码对要转换的图片进行分割

  • img = cv2.imread(infile)
  • tile_row, tile_col = get_tile_row_col(img.shape)
  • for row in range(0, img_shape[0], tile_row):
  • for col in range(0, img_shape[1], tile_col):
  • roi = img[row:row+tile_row,col:col+tile_col,:]

我们将要转换的图片分割成一个个小方格,tile_row 和 tile_col 是小方格的高和宽,roi 存取小方格中的图片数据。

下面是计算两张图片相似度的函数

  • from scipy.spatial.distance import euclidean
  • def img_distance(im1, im2):
  • if im1.shape != im2.shape:
  • msg = "shapes are different {} {}".format(im1.shape, im2.shape)
  • raise Exception(msg)
  • array1 = im1.flatten()
  • array2 = im2.flatten()
  • dist = euclidean(array1, array2)
  • return dist

im1 和 im2 是两张图片的数据,图片数据是一个三维的 numpy 数组,这里我们将三维数组转换成一维数组后,比较两者的欧式距离。之后要找出最相似的图片,只需遍历图片集中所有的图片,找到距离最短的那张图片,去替换原图中的小方格就可以了。

我们再来看一下最终实现的效果

放大图中局部的细节如下

如果对图片的画质不满意,想要更精细的画质,可以考虑在分割的时候把图片分割成更小的方格,不过这样也会增加程序运行的时间。生成图片的过程比较耗时,考虑到性能原因,原程序中使用多进程的方式并行处理。

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