用Python生成馬賽克畫

你們知道馬賽克畫是什麼嗎？不是動做片裏的馬賽克哦~~

馬賽克畫是一張由小圖拼成的大圖，本文的封面就是咱們的效果圖，放大看細節，每一塊都是一張獨立的圖片，拼在一塊兒組成一張大圖，感受像是用馬賽克拼出來的畫，因此叫馬賽克畫。看到網上的一些馬賽克畫以爲很酷，因而本身用Python實現了一下將一張原圖轉換成馬賽克畫。

封面的原圖是這樣的

實現的具體思路是這樣

第一步：首先收集一組圖片，這些圖片會做爲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：對於每個小方格圖片，取圖片集裏面最接近的圖片替換。全部小方格都替換後，就生成了咱們最終的馬賽克畫。

聽上去是否是很簡單？

咱們來看一下具體的實現步驟，下面是一些核心代碼。完整代碼可在公衆號【Python與數據分析】後臺回覆「mosaic」獲取。

咱們的圖片集存在images目錄下，下面的代碼加載目錄下全部的圖片，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)

複製代碼

這裏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,:]

複製代碼

咱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類似度的函數

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

複製代碼

im1和im2是兩張圖片的數據，圖片數據是一個三維的numpy數組，這裏咱們將三維數組轉換成一維數組後，比較二者的歐式距離。以後要找出最類似的圖片，只需遍歷圖片集中全部的圖片，找到距離最短的那張圖片，去替換原圖中的小方格就能夠了。

咱們再來看一下最終實現的效果

放大圖中局部的細節以下

若是對圖片的畫質不滿意，想要更精細的畫質，能夠考慮在分割的時候把圖片分割成更小的方格，不過這樣也會增長程序運行的時間。

生成圖片的過程比較耗時，考慮到性能緣由，原程序中使用多進程的方式並行處理。

完整代碼已上傳github，公衆號【Python與數據分析】後臺回覆「mosaic」可獲取地址。