百木园需求说明：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。
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：
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。
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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来源：https://www.cnblogs.com/lwsbc/p/15769235.html
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