2萬8千張圖片如何用python組成一張（簡潔明瞭附源碼）

 

 

前言

一張圖片由無數的像素點組成，那麼我們將用圖片來填充這些像素點

知識點：

1. cv2

2. numpy

3. tqdm

4. argparse

開發環境：

Python 3.6

Pycharm

思路：

1.輸入

2.計算處理

3.輸出

4.展示

步驟

一、導入工具

import cv2
import glob
import argparse
import numpy as np
from tqdm import tqdm  # 進度條
from itertools import product  # 迭代器

二、圖片文件

def parseArgs():
    parser = argparse.ArgumentParser('拼接馬賽克圖片')
    parser.add_argument('--targetpath', type=str, default='examples/1.jpg', help='目標圖像路徑')
    parser.add_argument('--outputpath', type=str, default='output.jpg', help='輸出圖像路徑')
    parser.add_argument('--sourcepath', type=str, default='sourceimages', help='用於拼接圖像的所有源圖像文件夾路徑')
    parser.add_argument('--blocksize', type=int, default=15, help='馬賽克塊大小')
    args = parser.parse_args()
    return args

三、讀取所有源圖片並計算對應顏色平均值

def readSourceImages(sourcepath,blocksize):
    print('開始讀取圖像')
    # 合法圖像列表
    sourceimages = []
    # 平均顏色列表
    avgcolors = []
    for path in tqdm(glob.glob("{}/*.jpg".format(sourcepath))):
        image = cv2.imread(path, cv2.IMREAD_COLOR)
        if image.shape[-1] != 3:
            continue
        image = cv2.resize(image, (blocksize, blocksize))
        avgcolor = np.sum(np.sum(image, axis=0), axis=0) / (blocksize * blocksize)
        sourceimages.append(image)
        avgcolors.append(avgcolor)
    print('結束讀取')
    return sourceimages,np.array(avgcolors)

四、調用所有函數

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('開始製作')
    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('製作完成')

五、調用

if __name__ == '__main__':
    # run
    main(parseArgs())

運行效果如下：

 

最後的作品圖對比

 

 

 

 

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