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。