美翻你的朋友圈,Python生成蒙太奇图片

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美翻你的朋友圈,Python生成蒙太奇图片

这是我参与8月更文挑战的第9天,活动详情查看:8月更文挑战

一、前言

我们有时候会听到这么一个词--“蒙太奇”,但却不知道这个词是什么意思。蒙太奇原为建筑学术语,意为构成、装配。而后又延伸为一种剪辑理论:当不同镜头拼接在一起时,往往又会产生各个镜头单独存在时所不具有的特定含义。这就是我们经常听到了蒙太奇手法,在电影《飞屋环游记》中皮克斯运用蒙太奇手法,用一个不到5分钟的短片展现了主角的大半人生,感动无数观众。下面我们就看看今天的内容同蒙太奇有何关系。

二、效果展示

说这么多都是虚的,下面我们看看效果实现的效果,到底什么是蒙太奇马赛克图片,这里用小松菜奈的照片作为测试: 在这里插入图片描述 最左边的是蒙太奇图缩小的效果,第二个则是正常大小显示的效果,第三张是原图,第四张是截取的某个区域的细节。从图四可以很容易看出,我们的蒙太奇图片是使用许多不同的图片拼接而成的。

三、代码实现

程序的实现分为几个步骤,首先我们需要准备工作,一个是我们的底图,也就是上面的图三。另外就是需要一个图片集,这个图片集的选取有几个规范,首先不能有gif图和png图片,其次就是图片的颜色尽量丰富,图片数量也多一些,这样效果会更好。另外就是选取长宽比接近1的图片效果会更好。然后就是我们代码部分的工作了:

  1. 图片预处理
  2. 获取颜色的主色调列表
  3. 遍历底图的每个像素块
  4. 在色调列表中寻找与当前色调块最相近的图片
  5. 将图片修改大小后粘贴到当前遍历的色调块
  6. 保存图片

大家对于上面的步骤或许还有些疑问,这些疑问在具体实现中细说。先看看我们要用到的一些模块:

import os
import cv2
import math
import numpy as np
复制代码

其中opencv的安装如下:

pip install opencv-python
复制代码

3.1、图片预处理

人工挑图片还是比较麻烦的,所以我们只要求人先挑好一些图片,然后我们将不符合规范的图片删除即可:

def renameImages(path):
	//获取图片路径列表
    filelist = [path + i for i in os.listdir(path)]
	//用数字给图片命名
    img_num = str(len(filelist))
    name = int(math.pow(10, len(img_num)))
    
    //遍历列表
    for file in filelist:
    	//删除gif和png图片
        if file.endswith('.gif') or file.endswith('.GIF') or file.endswith('.png') or file.endswith('.PNG'):
            os.remove(file)
            continue
		# 对图片以数字编号重命名
        os.rename(file, path + str(name) + '.jpg')
        name += 1
复制代码

执行上面的方法后我们就把合适的图片筛选出来了。

3.2、获取颜色的主色调列表

获取主色调列表前我们需要先获取主色调,这里直接使用bgr值的平均值作为主色调:

def getDominant(im):
    """获取主色调"""
    b = int(round(np.mean(im[:, :, 0])))
    g = int(round(np.mean(im[:, :, 1])))
    r = int(round(np.mean(im[:, :, 2])))
    return (b, g, r)
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通常RGB模式的图片我们接触的比较多,但是在OpenCV中图片是以BGR模式读取,每个字母的含义是一样的,只是顺序不同,这里需要注意一下。接下来我们获取主色调列表:

def getColors(path):
    """获取图片列表的色调表"""
    colors = []
	
	# 获取图片列表
    filelist = [path + i for i in os.listdir(path)]
    # 遍历列表
    for file in filelist:
    	# 读取图片
        im = cv2.imdecode(np.fromfile(file, dtype=np.uint8), -1)
        try:
        	# 获取图片主色调
            dominant = getDominant(im)
        except:
            continue
        # 将主色调添加到色调列表中
        colors.append(dominant)
    return colors
复制代码

有了色调列表,我们对比颜色的操作就可以直接同色调列表进行了。

3.3、寻找主色调最接近的图片

我是通过比较两张图片主色调的BGR值,然后将差的绝对值相加的方式获得色调的差异:

def fitColor(color1, color2):
    """返回两个颜色之间的差异大小"""
	# 求出b通道之间的差异
    b = color1[0] - color2[0]
    # 求出g通道之间的差异
    g = color1[1] - color2[1]
    # 求出r通道之间的差异
    r = color1[2] - color2[2]
    # 返回绝对值的和
    return abs(b) + abs(g) + abs(r)
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3.4、遍历,寻找并粘贴

这里就是我们的方法主体了,内容比较多,我们先看看代码:

def generate(im_path, imgs_path, box_size, multiple=1):
    """生成图片"""

    # 读取图片列表
    img_list = [imgs_path + i for i in os.listdir(imgs_path)]

    # 读取图片
    im = cv2.imread(im_path)
    im = cv2.resize(im, (im.shape[1]*multiple, im.shape[0]*multiple))

    # 获取图片宽高
    width, height = im.shape[1], im.shape[0]

    # 遍历图片像素
    for i in range(height // box_size+1):
        for j in range(width // box_size+1):

            # 图块起点坐标
            start_x, start_y = j * box_size, i * box_size

            # 初始化图片块的宽高
            box_w, box_h = box_size, box_size

			# 截取当前遍历到的图块
            box_im = im[start_y:, start_x:]
            if i == height // box_size:
                box_h = box_im.shape[0]
            if j == width // box_size:
                box_w = box_im.shape[1]

            if box_h == 0 or box_w == 0:
                continue

            # 获取主色调
            dominant = getDominant(im[start_y:start_y+box_h, start_x:start_x+box_w])

            img_loc = 0
            # 差异,同主色调最大差异为255*3
            dif = 255 * 3

            # 遍历色调表,查找差异最小的图片
            for index in range(colors.__len__()):
                if fitColor(dominant, colors[index]) < dif:
                    dif = fitColor(dominant, colors[index])
                    # 色调列表同图片列表的位置是一致的,所以我们获取色调下标即可
                    img_loc = index
	
            # 读取差异最小的图片,img_list[img_loc]为差异最小的图片
            box_im = cv2.imdecode(np.fromfile(img_list[img_loc], dtype=np.uint8), -1)

            # 转换成合适的大小
            box_im = cv2.resize(box_im, (box_w, box_h))

            # 铺垫色块
            im[start_y:start_y+box_h, start_x:start_x+box_w] = box_im

            j += box_w
        i += box_h
	
	# 返回结果图
    return im
复制代码

首先我们看看传入的参数都是什么含义:

im_path	: 底图的路径
imgs_path : 图片列表的根目录
box_size : 像素块的大小
multiple=1 : 图片的缩放大小,默认为1
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前面两个参数非常好理解。对于box_size参数的解释就是效果图四种,每张照片的尺寸,因为我全部以正方形处理,所以只有一个大小。而multiple参数则是缩放大小,当我们底图为50*50没有设置缩放时,结果图也是50*50,当我们将缩放设置为2,结果图则为100*100。因为图片太小的话看不到像素块中的图片,所以利用缩放让效果更好,但是缩放值设置过大的话图片内存会大许多。其它部分的解释都在代码中了。最后再给大家看一张效果图: 在这里插入图片描述 因为实现效果不是非常乐观,所以给大家看一张朦胧的效果图。感兴趣的读者可以关注:新建文件夹。如果觉得文章有帮助可以动动小手点个赞哈~

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