今天小夥伴問我，你知道什麼是馬賽克畫嗎？我笑了笑，你是說哪種哦？我知道一種，不過不是某些電影的馬賽克哦~~

馬賽克畫是一張由小圖拼成的大圖，本文的封面就是我們的效果圖，放大看細節，每一塊都是一張獨立的圖片，拼在一起組成一張大圖，感覺像是用馬賽克拼出來的畫，所以叫馬賽克畫。看到網上的一些馬賽克畫覺得很酷，於是自己用Python實現了一下將一張原圖轉換成馬賽克畫。

封面的原圖是這樣的

實現的具體思路是這樣

第一步：首先收集一組圖片，這些圖片會作為大圖中的小方格圖片。圖片越多，最後生成的圖片顏色越接近。

第二步：將要轉換的圖片分割成一個一個小方格圖片，像下面這樣

第三步：對於每一個小方格圖片，取圖片集裡面最接近的圖片替換。所有小方格都替換後，就生成了我們最終的馬賽克畫。

聽上去是不是很簡單？

我們來看一下具體的實現步驟，下面是一些核心程式碼。完整程式碼可在公眾號【Python與資料分析】後臺回覆“mosaic”獲取。

我們的圖片集存在images目錄下，下面的程式碼載入目錄下所有的圖片，並縮放成統一的尺寸

importreimportosimportcv2importnumpyasnpfromtqdmimporttqdmIMG_DIR="images"def load_all_images(tile_row, tile_col): img_dir =IMG_DIRfilenames = os.listdir(img_dir)result= [] print(len(filenames))forfilenameintqdm(filenames):ifnotre.search(".jpg", filename, re.I):continuetry: 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))exceptExceptionase: msg ="error with {} - {}".format(filepath, str(e)) print(msg)returnnp.array(result, dtype=np.uint8)

這裡load_all_images函式的引數就是統一後的尺寸，tile_row和tile_col分別對應高和寬。

下面的程式碼對要轉換的圖片進行分割

img = cv2.imread(infile)tile_row, tile_col = get_tile_row_col(img.shape)forrowinrange(0, img_shape[0], tile_row):forcolinrange(0, img_shape[1], tile_col): roi = img[row:row+tile_row,col:col+tile_col,:]

我們將要轉換的圖片分割成一個個小方格，tile_row和tile_col是小方格的高和寬，roi存取小方格中的圖片資料。

下面是計算兩張圖片相似度的函式

from scipy.spatial.distanceimporteuclideandef img_distance(im1, im2):ifim1.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)returndist

im1和im2是兩張圖片的資料，圖片資料是一個三維的numpy陣列，這裡我們將三維陣列轉換成一維陣列後，比較兩者的歐式距離。之後要找出最相似的圖片，只需遍歷圖片集中所有的圖片，找到距離最短的那張圖片，去替換原圖中的小方格就可以了。

我們再來看一下最終實現的效果

放大圖中區域性的細節如下

如果對圖片的畫質不滿意，想要更精細的畫質，可以考慮在分割的時候把圖片分割成更小的方格，不過這樣也會增加程式執行的時間。

生成圖片的過程比較耗時，考慮到效能原因，原程式中使用多程序的方式並行處理。

經過以上的學習，你學會了如何使用Python生成馬賽克畫了嗎？

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