照片合成软件（图片合成在线生成器）-秒鲨号

照片合成软件（图片合成在线生成器）

前言
开发环境
实现代码
- 先导入所需模块
- 读取图片文件
- 读取所有源图片并计算对应颜色的平均值
- 合法图像列表
- 平均颜色列表
- 遍历
- 主函数
- 模块调用执行
完整效果

前言

最近有网友私信我，问如何把多张图片合成一张马赛克图片的样子

说是女儿从出生到现在，所有的照片，大概有上百张，所以想使用这些照片合成一张，当做生日礼物

那我们今天就用上次爬表情包的图片来做一次马赛克图片，2万张合成一张，想想就很激动

照片合成软件（图片合成在线生成器）

图片素材

照片合成软件（图片合成在线生成器）

4K高清原图

照片合成软件（图片合成在线生成器）开发环境

Python 3.6

Pycharm

实现代码
先导入所需模块

123456

import cv2import globimport argparseimport numpy as npfrom tqdm import tqdm # 进度条from itertools import product # 迭代器

读取图片文件

12345678910

def parsArgs():parser = argparse.ArgumentParser(‘拼接马赛克图片’)parser.add_argument(‘–targetpath’, type=str, default=’examples/3.jpg’, help=’目标图像路径’)parser.add_argument(‘–outputpath’, type=str, default=’output.jpg’, help=’输出图像的路径’)parser.add_argument(‘–sourcepath’, type=str, default=’sourceimages’, help=’用来拼接图像的所有源图像文件路径’)parser.add_argument(‘–blocksize’, type=int, default=15, help=’马赛克快的大小’)args = parser.parse_args()return args

读取所有源图片并计算对应颜色平均值

12	def readSourceImages(sourcepath,blocksize):print(‘开始读取图像’)

合法图像列表

设置一个列表，存放符合要求的颜色图像

本文转载自：https://www.gylmap.com

1	sourceimages = []

平均颜色列表

1	avgcolors = []

遍历

每遍历一次，进度条走一次

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for path in tqdm(glob.glob(“{}/*.jpg”.format(sourcepath))):image = cv2.imread(path, cv2.IMREAD_COLOR)if image.shape[-1] != 3:continue# 缩放尺寸image = cv2.resize(image, (blocksize, blocksize))# 图像颜色平均值avgcolor = np.sum(np.sum(image, axis=0), axis=0) / (blocksize * blocksize)sourceimages.append(image)avgcolors.append(avgcolor)print(‘结束读取’)return sourceimages,np.array(avgcolors)

主函数

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def main(args):targetimage = cv2.imread(args.targetpath)outputimage = np.zeros(targetimage.shape,np.uint8) # int8 int16 int32 int64sourceimages,avgcolors = readSourceImages(args.sourcepath,args.blocksize)print(‘开始制作’)for i, j in tqdm(product(range(int(targetimage.shape[1]/args.blocksize)), range(int(targetimage.shape[0]/args.blocksize)))):block = targetimage[j * args.blocksize: (j + 1) * args.blocksize, i * args.blocksize: (i + 1) * args.blocksize,:]avgcolor = np.sum(np.sum(block, axis=0), axis=0) / (args.blocksize * args.blocksize)distances = np.linalg.norm(avgcolor – avgcolors, axis=1)idx = np.argmin(distances)outputimage[j * args.blocksize: (j + 1) * args.blocksize, i * args.blocksize: (i + 1) * args.blocksize, :] = sourceimages[idx]cv2.imwrite(args.outputpath, outputimage)cv2.imshow(‘result’, outputimage)print(‘制作完成’)

模块调用执行