将几万张图片合成一张图片，制作一个超赞的马赛克图 python

需求说明：制作一个马赛克图片，将几万张图片进行合成，每个马赛克格子的尺寸为15x15。

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完整源码在文末有说明，需要的可以去下载哈。
【阅读全文】
看一下生成的马赛克图片的效果：

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需要使用到的python模块包如下：

import cv2# pip install opencv-python # 图像处理库 import glob# 导入文件处理库 import argparse# 命令行解析库 import numpy as np# 数据处理库 from tqdm import tqdm# 导入进度条库 from itertools import product# 导入迭代器库 import logging# 导入日志库

设置logging模块日志打印。

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

编写函数read_source_images()提取符合图像颜色要求的图片对象并计算平均值。

def read_source_images(source_images_path, block_size): ''' 提取符合图像颜色要求的图片对象并计算平均值 :param source_images_path: 源图片路径 :param block_size: 每个图片的尺寸 :return: 符合要求的图片对象数组、颜色平均值数组 ''' logger.info("开始源图片筛选及颜色平均值计算处理") source_images = []# 初始化源图像列表 avg_colors = []# 平均颜色列表 '''使用进度条进行遍历源图片的文件夹''' for image_path in tqdm(glob.glob("{}/*.jpg".format(source_images_path))): try:# 此处加入异常处理，若出现处理异常的图片则跳过该图片处理 # 读取彩色图片 img_obj = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_COLOR) ''' img_obj.shape[-1]读取图像的通道数，通道值为3表示每个像素点的颜色取值范围（0-255,0-255,0-255）。将通道值不等于3的图片跳过。 ''' if img_obj.shape[-1] != 3: continue # 重新设置图片的尺寸 img_obj = cv2.resize(img_obj, (block_size, block_size)) # 计算该图像颜色的平均值 avg_color = np.sum(np.sum(img_obj, axis=0), axis=0) / (block_size * block_size) # 将符合要求的图像对象添加到数组中 source_images.append(img_obj) # 将符合要求的图像颜色平均值添加到数组中 avg_colors.append(avg_color) except: logger.error("异常图片路径：" + image_path) logger.info("结束源图片筛选及颜色平均值计算处理") return source_images, np.array(avg_colors)

编写parse_args()函数，用于解析文件相关的参数。之后需要获取参数时直接从参数解析器中提取使用即可。

def parse_args(): ''' 参数解析函数 :return: ''' logger.info("开始文件参数解析处理") parser = argparse.ArgumentParser('图片文件参数解析器') # 添加目标图像路径 parser.add_argument('--targetpath', type=str, default='target.jpg', help='目标图像路径') # 添加输出图像路径 parser.add_argument('--outputpath', type=str, default='output.jpg', help='输出图像的路径') # 源图片文件路径 parser.add_argument('--sourcepath', type=str, default='source_images', help='源图片文件夹路径') # 需要转换的每个图片的目标尺寸 parser.add_argument('--blocksize', type=int, default=15, help='每个图片的目标尺寸') # 解析参数并返回 args = parser.parse_args() logger.info("结束文件参数解析处理") return args

编写main_merage()函数，用于实现马赛克图片的正式合成。

def main_merage(params): ''' 图片合成处理函数 :param params: 文件参数 :return: ''' #获取目标图片对象，默认按彩色方式读取 target_image_obj = cv2.imread(params.targetpath) # 根据目标图片对象，生成对应的零矩阵 output_image_obj = np.zeros(target_image_obj.shape, np.uint8) # 获取符合要求的源图片数组与平均颜色数组 source_images, avg_colors = read_source_images(params.sourcepath, params.blocksize) # 根据目标图片的长、宽执行遍历 '''target_image_obj.shape[1]、target_image_obj.shape[0]获得图片的长、宽''' logger.info("开始图片合成处理") 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('输出生成的图片', output_image_obj) logger.info("结束图片合成处理")

使用前面文章中提到的百度图片下载器下载我们需要的源图片。

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没有下载的到公众号回复"百度图片下载器"去下载就可以了。
源图片准备的越多越好，我这里直接准备了两万张美女图片作为源图片。如果想让生成的图片更加逼真就下载更多的源图片。

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