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用Python生成马赛克画

简介:
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马赛克画是一张由小图拼成的大图,本文的封面就是我们的效果图,放大看细节,每一块都是一张独立的图片,拼在一起组成一张大图,感觉像是用马赛克拼出来的画,所以叫马赛克画。看到网上的一些马赛克画觉得很酷,于是自己用Python实现了一下将一张原图转换成马赛克画。

我们的效果图是这样的

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原图是这样的

bfb49989d27b5df794410db46c078cd56a49caba

实现的具体思路是这样

第一步:首先收集一组图片,这些图片会作为大图中的小方格图片。图片越多,最后生成的图片颜色越接近。

第二步:将要转换的图片分割成一个一个小方格图片,像下面这样

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第三步:对于每一个小方格图片,取图片集里面最接近的图片替换。所有小方格都替换后,就生成了我们最终的马赛克画。

听上去是不是很简单?

我们来看一下具体的实现步骤,下面是一些核心代码。完整代码可在公众号后台回复“mosaic”获取。

我们的图片集存在images目录下,下面的代码加载目录下所有的图片,并缩放成统一的尺寸


import re
import os
import cv2
import numpy as np
from tqdm import tqdm

IMG_DIR = "images"

def load_all_images(tile_row, tile_col):
img_dir = IMG_DIR
filenames = os.listdir(img_dir)
result = []
print(len(filenames))
for filename in tqdm(filenames):
if not re.search(".jpg", filename, re.I):
continue
try:
filepath = os.path.join(img_dir, filename)
im = cv2.imread(filepath)
row = im.shape[0]
col = im.shape[1]
im = resize(im, tile_row, tile_col)
result.append(np.array(im))
except Exception as e:
msg = "error with {} - {}".format(filepath, str(e))
print(msg)
return np.array(result, dtype=np.uint8)

这里load_all_images函数的参数就是统一后的尺寸,tile_row和tile_col分别对应高和宽。

下面的代码对要转换的图片进行分割


img = cv2.imread(infile)
tile_row, tile_col = get_tile_row_col(img.shape)
for row in range(0, img_shape[0], tile_row):
for col in range(0, img_shape[1], tile_col):
roi = img[row:row+tile_row,col:col+tile_col,:]

我们将要转换的图片分割成一个个小方格,tile_row和tile_col是小方格的高和宽,roi存取小方格中的图片数据。

下面是计算两张图片相似度的函数


from scipy.spatial.distance import euclidean
def img_distance(im1, im2):
if im1.shape != im2.shape:
msg = "shapes are different {} {}".format(im1.shape, im2.shape)
raise Exception(msg)
array1 = im1.flatten()
array2 = im2.flatten()
dist = euclidean(array1, array2)
return dist

im1和im2是两张图片的数据,图片数据是一个三维的numpy数组,这里我们将三维数组转换成一维数组后,比较两者的欧式距离。之后要找出最相似的图片,只需遍历图片集中所有的图片,找到距离最短的那张图片,去替换原图中的小方格就可以了。

我们再来看一下最终实现的效果

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放大图中局部的细节如下

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如果对图片的画质不满意,想要更精细的画质,可以考虑在分割的时候把图片分割成更小的方格,不过这样也会增加程序运行的时间。

生成图片的过程比较耗时,考虑到性能原因,原程序中使用多进程的方式并行处理。


原文发布时间为:2018-09-17

本文作者:shenzhongqiang

本文来自云栖社区合作伙伴“Python爱好者社区”,了解相关信息可以关注“Python爱好者社区”。

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