N张图片合成一个最终图片（像素图片）

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我是靠谱客的博主紧张耳机，最近开发中收集的这篇文章主要介绍N张图片合成一个最终图片（像素图片），觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

概述

开发工具：

Python 3.8，PyCharm

用到的所有源图像（新建目录，将图片放进去）：sourceimages

最终需要的图片（新建目录examples，放进去最终需要的一张图片）：examples

源代码（main.py）：

import cv2
import glob
import argparse
import numpy as np
from tqdm import tqdm  # 进度条
from itertools import product  # 迭代器


def parseArgs():
    parser = argparse.ArgumentParser('拼接马赛克图片')
    parser.add_argument('--targetpath', type=str, default='examples/4.jpg', help='目标图像路径')
    parser.add_argument('--outputpath', type=str, default='output.jpg', help='输出图像路径')
    parser.add_argument('--sourcepath', type=str, default='sourceimages', help='用于拼接图像的所有源图像文件夹路径')
    parser.add_argument('--blocksize', type=int, default=15, help='马赛克块大小')
    args = parser.parse_args()
    return args

# 读取所有原图像，并计算对应颜色平均值
def readSourceImages(sourcepath,blocksize):
    print('开始读取图像')
    # 合法图像列表
    sourceimages = []
    # 平均颜色列表
    avgcolors = []
    # 读取所有图片
    for path in tqdm(glob.glob("{}/*.jpg".format(sourcepath))):
        image = cv2.imread(path, cv2.IMREAD_COLOR)
        if image.shape[-1] != 3:
            continue
        image = cv2.resize(image, (blocksize, blocksize))
        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
def main(args):
    targetimage = cv2.imread(args.targetpath)
    outputimage = np.zeros(targetimage.shape, np.uint8)  # int8 int16 int32 int64
    sourceimages, 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')


if __name__ == '__main__':
 
    main(parseArgs())

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