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这篇文章将为大家详细讲解有关Python中怎么生成一个马赛克画,文章内容质量较高,因此小编分享给大家做个参考,希望大家阅读完这篇文章后对相关知识有一定的了解。
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。
关于Python中怎么生成一个马赛克画就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,可以学到更多知识。如果觉得文章不错,可以把它分享出去让更多的人看到。
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