需求說明：製作一個馬賽克圖片，將幾萬張圖片進行合成，每個馬賽克格子的尺寸為15x15。

完整原始碼在文末有說明，需要的可以去下載哈。

【閱讀全文】
看一下生成的馬賽克圖片的效果：

需要使用到的python模組包如下：

import cv2  # pip install opencv-python # 影象處理庫
import glob  # 匯入檔案處理庫
import argparse  # 命令列解析庫
import numpy as np  # 資料處理庫
from tqdm import tqdm  # 匯入進度條庫
from itertools import product  # 匯入迭代器庫
import logging  # 匯入日誌庫
 

設定logging模組日誌列印。

logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
logger = logging.getLogger("圖片合成器")
logger.setLevel(logging.DEBUG)

編寫函式read_source_images()提取符合影象顏色要求的圖片物件並計算平均值。

def read_source_images(source_images_path, block_size):
    '''
    提取符合影象顏色要求的圖片物件並計算平均值
    :param source_images_path: 源圖片路徑
    :param block_size: 每個圖片的尺寸
    :return: 符合要求的圖片物件陣列、顏色平均值陣列
    '''
    logger.info("開始源圖片篩選及顏色平均值計算處理")
    source_images = []  # 初始化源影象列表
    avg_colors = []  # 平均顏色列表
    '''使用進度條進行遍歷源圖片的資料夾'''
    for image_path in tqdm(glob.glob("{}/*.jpg".format(source_images_path))):
        try:  # 此處加入異常處理，若出現處理異常的圖片則跳過該圖片處理
            # 讀取彩色圖片
            img_obj = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_COLOR)
            '''
            img_obj.shape[-1]讀取影象的通道數，通道值為3表示每個畫素點的顏色取值範圍（0-255,0-255,0-255）。
            將通道值不等於3的圖片跳過。
            '''
            if img_obj.shape[-1] != 3:
                continue
            # 重新設定圖片的尺寸
            img_obj = cv2.resize(img_obj, (block_size, block_size))
            # 計算該影象顏色的平均值
            avg_color = np.sum(np.sum(img_obj, axis=0), axis=0) / (block_size * block_size)
            # 將符合要求的影象物件新增到陣列中
            source_images.append(img_obj)
            # 將符合要求的影象顏色平均值新增到陣列中
            avg_colors.append(avg_color)
        except:
            logger.error("異常圖片路徑：" + image_path)
    logger.info("結束源圖片篩選及顏色平均值計算處理")
    return source_images, np.array(avg_colors)
 

編寫parse_args()函式，用於解析檔案相關的引數。之後需要獲取引數時直接從引數解析器中提取使用即可。

def parse_args():
    '''
    引數解析函式
    :return:
    '''
    logger.info("開始檔案引數解析處理")
    parser = argparse.ArgumentParser('圖片檔案引數解析器')
    # 新增目標影象路徑
    parser.add_argument('--targetpath', type=str, default='target.jpg', help='目標影象路徑')
    # 新增輸出影象路徑
    parser.add_argument('--outputpath', type=str, default='output.jpg', help='輸出影象的路徑')
    # 源圖片檔案路徑
    parser.add_argument('--sourcepath', type=str, default='source_images', help='源圖片資料夾路徑')
    # 需要轉換的每個圖片的目標尺寸
    parser.add_argument('--blocksize', type=int, default=15, help='每個圖片的目標尺寸')
    # 解析引數並返回
    args = parser.parse_args()
    logger.info("結束檔案引數解析處理")
    return args
 

編寫main_merage()函式，用於實現馬賽克圖片的正式合成。

def main_merage(params):
    '''
    圖片合成處理函式
    :param params: 檔案引數
    :return:
    '''
    #  獲取目標圖片物件，預設按彩色方式讀取
    target_image_obj = cv2.imread(params.targetpath)
    # 根據目標圖片物件，生成對應的零矩陣
    output_image_obj = np.zeros(target_image_obj.shape, np.uint8)
    # 獲取符合要求的源圖片陣列與平均顏色陣列
    source_images, avg_colors = read_source_images(params.sourcepath, params.blocksize)
    # 根據目標圖片的長、寬執行遍歷
    '''target_image_obj.shape[1]、target_image_obj.shape[0]獲得圖片的長、寬'''
    logger.info("開始圖片合成處理")
    for i, j in tqdm(product(range(int(target_image_obj.shape[1] / params.blocksize)),
                             range(int(target_image_obj.shape[0] / params.blocksize)))):
        block = target_image_obj[j * params.blocksize: (j + 1) * params.blocksize,
                i * params.blocksize: (i + 1) * params.blocksize, :]
        avg_color = np.sum(np.sum(block, axis=0), axis=0) / (params.blocksize * params.blocksize)
        distances = np.linalg.norm(avg_color - avg_colors, axis=1)
        idx = np.argmin(distances)
        output_image_obj[j * params.blocksize: (j + 1) * params.blocksize,
        i * params.blocksize: (i + 1) * params.blocksize, :] = \
            source_images[idx]
    cv2.imwrite(params.outputpath, output_image_obj)
    cv2.imshow('輸出生成的圖片', output_image_obj)
    logger.info("結束圖片合成處理")

使用前面文章中提到的百度圖片下載器下載我們需要的源圖片。

沒有下載的到公眾號回覆"百度圖片下載器"去下載就可以了。

源圖片準備的越多越好，我這裡直接準備了兩萬張美女圖片作為源圖片。如果想讓生成的圖片更加逼真就下載更多的源圖片。

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