Python实现多张图片合成一张马赛克图片（python多图合并成一张图）
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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’%2c type=str%2c default=’examples/3.jpg’%2c help=’目标图像路径’)
parser.add_argument(‘–outputpath’%2c type=str%2c default=’output.jpg’%2c help=’输出图像的路径’)
parser.add_argument(‘–sourcepath’%2c type=str%2c default=’sourceimages’%2c help=’用来拼接图像的所有源图像文件路径’)
parser.add_argument(‘–blocksize’%2c type=int%2c default=15%2c 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
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def readSourceImages(sourcepath%2cblocksize):
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
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sourceimages = []
平均颜色列表
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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%2c cv2.IMREAD_COLOR)
if image.shape[-1] != 3:
continue
# 缩放尺寸
image = cv2.resize(image%2c (blocksize%2c blocksize))
# 图像颜色平均值
avgcolor = np.sum(np.sum(image%2c axis=0)%2c axis=0) / (blocksize * blocksize)
sourceimages.append(image)
avgcolors.append(avgcolor)
print(‘结束读取’)
return sourceimages%2cnp.array(avgcolors)
主函数
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def main(args):
targetimage = cv2.imread(args.targetpath)
outputimage = np.zeros(targetimage.shape%2cnp.uint8) # int8 int16 int32 int64
sourceimages%2cavgcolors = readSourceImages(args.sourcepath%2cargs.blocksize)
print(‘开始制作’)
for i%2c j in tqdm(product(range(int(targetimage.shape[1]/args.blocksize))%2c range(int(targetimage.shape[0]/args.blocksize)))):
block = targetimage[j * args.blocksize: (j + 1) * args.blocksize%2c i * args.blocksize: (i + 1) * args.blocksize%2c:]
avgcolor = np.sum(np.sum(block%2c axis=0)%2c axis=0) / (args.blocksize * args.blocksize)
distances = np.linalg.norm(avgcolor – avgcolors%2c axis=1)
idx = np.argmin(distances)
outputimage[j * args.blocksize: (j + 1) * args.blocksize%2c i * args.blocksize: (i + 1) * args.blocksize%2c :] = \
sourceimages[idx]
cv2.imwrite(args.outputpath%2c outputimage)
cv2.imshow(‘result’%2c outputimage)
print(‘制作完成’)
模块调用执行
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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
