Der Inhalt dieses Artikels besteht darin, vorzustellen, wie man Mosaike in Python generiert. Methode zum Generieren von Mosaiken (detaillierte Code-Erklärung). Es hat einen gewissen Referenzwert. Freunde in Not können sich darauf beziehen. Ich hoffe, es wird Ihnen hilfreich sein.
Ein Mosaik ist ein großes Bild, das aus kleinen Bildern besteht. Zoomen Sie hinein, um die Details zu sehen. Wenn es zu einem großen Bild zusammengesetzt wird, fühlt es sich an von Mosaiken, daher nennt man es Mosaikmalerei. Ich habe einige Mosaike im Internet gesehen und fand sie cool, also habe ich Python verwendet, um ein Originalbild in ein Mosaik umzuwandeln.
Unsere Darstellung sieht so aus:
Das Originalbild sieht so aus:
Das Die konkrete Umsetzungsidee lautet wie folgt:
Schritt 1: Sammeln Sie zunächst eine Reihe von Bildern, die als kleine quadratische Bilder im Gesamtbild verwendet werden. Je mehr Bilder vorhanden sind, desto ähnlicher ist die Farbe des endgültig generierten Bildes.
Schritt 2: Teilen Sie das zu konvertierende Bild wie folgt in kleine quadratische Bilder auf
Schritt 3: Ersetzen Sie jedes kleine quadratische Rasterbild mit dem nächstgelegenen Bild im Bildersatz. Nachdem alle kleinen Quadrate ersetzt wurden, wird unser endgültiges Mosaik erstellt.
Klingt das nicht einfach?
Werfen wir einen Blick auf die spezifischen Implementierungsschritte. Nachfolgend finden Sie einige Kerncodes.
Unsere Bildersammlung wird im Bilderverzeichnis gespeichert. Der folgende Code lädt alle Bilder im Verzeichnis und skaliert sie auf eine einheitliche Größe
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)Der Parameter der Funktion „load_all_images“ ist hier „unified“. size, Tile_row und Tile_col entsprechen der Höhe bzw. der Breite.
Der folgende Code teilt das zu konvertierende Bild in kleine Quadrate auf. Tile_row und Tile_col geben die Höhe und Breite der kleinen Quadrate an Bilddaten im kleinen Quadrat.
Das Folgende ist eine Funktion zur Berechnung der Ähnlichkeit zweier Bilder
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,:]
im1 und im2 sind die Daten zweier Bilder. Die Bilddaten sind ein dreidimensionales Numpy-Array dreidimensionales Array in eindimensionales Array vergleichen. Vergleichen Sie nach dem Array den euklidischen Abstand zwischen den beiden. Um das ähnlichste Bild zu finden, müssen Sie nur alle Bilder im Bildsatz durchlaufen, das Bild mit dem kürzesten Abstand finden und die kleinen Quadrate im Originalbild ersetzen.
Werfen wir einen Blick auf den Endeffekt:
Die lokalen Details im vergrößerten Bild sind wie folgt:
Wenn Sie mit der Bildqualität nicht zufrieden sind und eine detailliertere Bildqualität wünschen, können Sie erwägen, das Bild bei der Segmentierung in kleinere Quadrate zu unterteilen, was jedoch auch die Laufzeit des Programms erhöht.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie erstelle ich ein Mosaikgemälde in Python? Methode zum Generieren von Mosaiken (detaillierte Code-Erklärung). Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
