Python 批量爬取猫咪图片实现千图成像 python

-- coding:utf-8 -- 【Python 批量爬取猫咪图片实现千图成像】from PIL import Image
import os
import numpy as np
imgDir = r"/Volumes/DBA/python/img/"
bgImg = r"/Users/lpc/Downloads/494.jpg"
获取图像的平均颜色值 def compute_mean(imgPath):

''' 获取图像平均颜色值 :param imgPath: 缩略图路径 :return: （r，g，b）整个缩略图的rgb平均值 ''' im = Image.open(imgPath) im = im.convert("RGB")# 转为 rgb模式 # 把图像数据转为数据序列。以行为单位，每行存储每个像素点的色彩 '''如： [[ 603324] [ 583424] ... [188 152 136] [ 9996 113]] [[ 603324] [ 583424] ... [188 152 136] [ 9996 113]] ''' imArray = np.array(im) # mean()函数功能：求指定数据的取均值 R = np.mean(imArray[:, :, 0])# 获取所有 R 值的平均值 G = np.mean(imArray[:, :, 1]) B = np.mean(imArray[:, :, 2]) return (R, G, B)

def getImgList():

""" 获取缩略图的路径及平均色彩 :return: list，[Skrill下载](https://www.gendan5.com/wallet/Skrill.html)存储了图片路径、平均色彩值。 """ imgList = [] for pic in os.listdir(imgDir): imgPath = imgDir + pic imgRGB = compute_mean(imgPath) imgList.append({ "imgPath": imgPath, "imgRGB": imgRGB }) return imgList

def computeDis(color1, color2):

''' 计算两张图的颜色差，计算机的是色彩空间距离。 dis = (R**2 + G**2 + B**2)**0.5 参数：color1，color2 是色彩数据（r，g，b） ''' dis = 0 for i in range(len(color1)): dis += (color1[i] - color2[i]) ** 2 dis = dis ** 0.5 return dis

def create_image(bgImg, imgDir, N=2, M=50):

''' 根据背景图，用头像填充出新图 bgImg：背景图地址 imgDir：头像目录 N：背景图缩放的倍率 M：头像的大小（MxM） ''' # 获取图片列表 imgList = getImgList() # 读取图片 bg = Image.open(bgImg) # bg = bg.resize((bg.size[0] // N, bg.size[1] // N))# 缩放。建议缩放下原图，图片太大运算时间很长。 bgArray = np.array(bg) width = bg.size[0] * M# 新生成图片的宽度。每个像素倍放大 M 倍 height = bg.size[1] * M# 新生成图片的高度 # 创建空白的新图 newImg = Image.new('RGB', (width, height)) # 循环填充图 for x in range(bgArray.shape[0]):# x，行数据,可以用原图宽替代 for y in range(bgArray.shape[1]):# y，列数据，,可以用原图高替代 # 找到距离最小的图片 minDis = 10000 index = 0 for img in imgList: dis = computeDis(img['imgRGB'], bgArray[x][y]) if dis < minDis: index = img['imgPath'] minDis = dis # 循环完毕，index 就是存储了色彩最相近的图片路径 #minDis 存储了色彩差值 # 填充 tempImg = Image.open(index)# 打开色差距离最小的图片 # 调整图片大小，此处可以不调整，因为我在下载图的时候就已经调整好了 tempImg = tempImg.resize((M, M)) # 把小图粘贴到新图上。注意 x，y ，行列不要搞混了。相距 M 粘贴一张。 newImg.paste(tempImg, (y * M, x * M)) print('(%d, %d)' % (x, y))# 打印进度。格式化输出 x，y # 保存图片 newImg.save('final.jpg')# 最后保存图片

create_image(bgImg, imgDir)