[python]代码库
#!/usr/bin/env python
# encoding: utf-8
'''
图云 千图成像
'''
import os
from PIL import Image
import numpy as np
class thousandMapImaging:
def __init__(self):
self.picture_path = 'assets/picture.jpeg'
self.thousand_picture_path = 'assets/images/'
def compute_mean(self, imgPath):
'''
获取图像平均颜色值
:param imgPath: 缩略图路径
:return: (r,g,b)整个缩略图的rgb平均值
'''
im = Image.open(imgPath)
im = im.convert('RGB') # 转为 rgb模式
# 把图像数据转为数据序列。以行为单位,每行存储每个像素点的色彩
'''如:
[[ 60 33 24]
[ 58 34 24]
...
[188 152 136]
[ 99 96 113]]
[[ 60 33 24]
[ 58 34 24]
...
[188 152 136]
[ 99 96 113]]
'''
imArray = np.array(im)
# mean()函数功能:求指定数据的取均值
R = np.mean(imArray[:, :, 0]) # 获取所有 R 值的平均值
G = np.mean(imArray[:, :, 1])
B = np.mean(imArray[:, :, 2])
return (R, G, B)
def getImgList(self):
"""
获取缩略图的路径及平均色彩
:return: list,存储了图片路径、平均色彩值。
"""
imgList = []
for pic in os.listdir(self.thousand_picture_path):
imgPath = self.thousand_picture_path + pic
imgRGB = self.compute_mean(imgPath)
imgList.append({
"imgPath": imgPath,
"imgRGB": imgRGB
})
return imgList
def computeDis(self, color1, color2):
'''
计算两张图的颜色差,计算机的是色彩空间距离。
dis = (R**2 + G**2 + B**2)**0.5
参数:color1,color2 是色彩数据 (r,g,b)
'''
dis = 0
for i in range(len(color1)):
dis += (color1[i] - color2[i]) ** 2
dis = dis ** 0.5
return dis
def create_image(self, bgImg, imgDir, N=30, M=50):
'''
根据背景图,用头像填充出新图
bgImg:背景图地址
imgDir:头像目录
N:背景图缩放的倍率
M:头像的大小(MxM)
'''
# 获取图片列表
imgList = self.getImgList()
# 读取图片
bg = Image.open(bgImg)
bg = bg.resize((bg.size[0] // N, bg.size[1] // N)) # 缩放。建议缩放下原图,图片太大运算时间很长。
bgArray = np.array(bg)
width = bg.size[0] * M # 新生成图片的宽度。每个像素倍放大 M 倍
height = bg.size[1] * M # 新生成图片的高度
# 创建空白的新图
newImg = Image.new('RGB', (width, height))
# 循环填充图
for x in range(bgArray.shape[0]): # x,行数据,可以用原图宽替代
for y in range(bgArray.shape[1]): # y,列数据,,可以用原图高替代
# 找到距离最小的图片
minDis = 10000
index = 0
for img in imgList:
dis = self.computeDis(img['imgRGB'], bgArray[x][y])
if dis < minDis:
index = img['imgPath']
minDis = dis
# 循环完毕,index 就是存储了色彩最相近的图片路径
# minDis 存储了色彩差值
# 填充
tempImg = Image.open(index) # 打开色差距离最小的图片
# 调整图片大小,此处可以不调整,因为我在下载图的时候就已经调整好了
tempImg = tempImg.resize((M, M))
# 把小图粘贴到新图上。注意 x,y ,行列不要搞混了。相距 M 粘贴一张。
newImg.paste(tempImg, (y * M, x * M))
print('(%d, %d)' % (x, y)) # 打印进度。格式化输出 x,y
# 保存图片
newImg.save('final.jpg') # 最后保存图片
def hello(self):
return self
def run(self):
'''
The program entry
'''
self.create_image(self.picture_path, self.thousand_picture_path)
if __name__ == '__main__':
thousandMapImaging().hello().run()
[代码运行效果截图]
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