用Python生成馬賽克畫
- 2019 年 10 月 7 日
- 筆記
大家知道馬賽克畫是什麼嗎？不是動作片里的馬賽克哦~~ 馬賽克畫是一張由小圖拼成的大圖，本文的封面就是我們的效果圖，放大看細節，每一塊都是一張獨立的圖片，拼在一起組成一張大圖，感覺像是用馬賽克拼出來的畫，所以叫馬賽克畫。看到網上的一些馬賽克畫覺得很酷，於是自己用Python實現了一下將一張原圖轉換成馬賽克畫。
我們的效果圖是這樣的
原圖是這樣的
實現的具體思路是這樣
第一步：首先收集一組圖片，這些圖片會作為大圖中的小方格圖片。圖片越多，最後生成的圖片顏色越接近。
第二步：將要轉換的圖片分割成一個一個小方格圖片，像下面這樣
第三步：對於每一個小方格圖片，取圖片集裏面最接近的圖片替換。所有小方格都替換後，就生成了我們最終的馬賽克畫。
聽上去是不是很簡單？
我們來看一下具體的實現步驟，下面是一些核心代碼。完整代碼可在公眾號後台回復「mosaic」獲取。
我們的圖片集存在images目錄下，下面的代碼加載目錄下所有的圖片，並縮放成統一的尺寸
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)
這裡load_all_images函數的參數就是統一後的尺寸，tile_row和tile_col分別對應高和寬。
下面的代碼對要轉換的圖片進行分割
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,:]
我們將要轉換的圖片分割成一個個小方格，tile_row和tile_col是小方格的高和寬，roi存取小方格中的圖片數據。
下面是計算兩張圖片相似度的函數
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是兩張圖片的數據，圖片數據是一個三維的numpy數組，這裡我們將三維數組轉換成一維數組後，比較兩者的歐式距離。之後要找出最相似的圖片，只需遍歷圖片集中所有的圖片，找到距離最短的那張圖片，去替換原圖中的小方格就可以了。
我們再來看一下最終實現的效果
放大圖中局部的細節如下
如果對圖片的畫質不滿意，想要更精細的畫質，可以考慮在分割的時候把圖片分割成更小的方格，不過這樣也會增加程序運行的時間。
生成圖片的過程比較耗時，考慮到性能原因，原程序中使用多進程的方式並行處理。
