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昨天是腊八，大家喝腊八粥了吗？反正我是忘了

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献上代码

from PIL import Image
import numpy as np
import os
def make(imgMat):img = Image.new("RGB",(64 * len(imgMat),64 * len(imgMat[0])))for i in range(len(imgMat)):for j in range(len(imgMat[i])):imgMat[i][j] = imgMat[i][j].resize((64,64))img.paste(imgMat[i][j],(64 * i,64 * j))return img
def split(img,w,h):mat = []for i in range(h):l = []for j in range(w):box = (64 * i,64 * j,64 * i + 64,64 * j + 64)l.append(img.crop(box))mat.append(l)return mat
def mean_color(img):r,g,b,*_ = img.split()r = np.array(r)g = np.array(g)b = np.array(b)r = np.mean(r.flatten())g = np.mean(g.flatten())b = np.mean(b.flatten())return r,g,b
def distance(img1,img2):r,g,b = mean_color(img1)R,G,B = mean_color(img2)dr,dg,db = R - r,G - g,B - breturn np.sqrt(dr ** 2 + dg ** 2 + db ** 2)
def choose(imglist,img):mindist = 500minImage = Nonefor i in imglist:dist = distance(i,img)if(dist < mindist):mindist = distminImage = ireturn minImage
def process(imgList,img,w,h):mat = split(img,w,h)res = []for i in mat:l = []for j in i:l.append(choose(imgList,j))res.append(l)return make(res)
def main():wh = input('how many images you want to fill the width and height?(w h):').strip()path = input('please input the directory you save the filling images:').strip()path_ori = input('please input the original image path:').strip()path_save = input('please input the path you want to save the image:').strip()h,w = wh.split(' ')w,h = int(w),int(h)imgList = []for i in os.listdir(path):try:i = os.path.join(path,i)img = Image.open(i)imgList.append(img)except:passimg = Image.open(path_ori)img = img.resize((64 * h,64 * w))res = process(imgList,img,w,h)res.save(path_save)
if(__name__ == '__main__'):main()

代码剖析

from PIL import Image
import numpy as np
import os

导入库

def make(imgMat):img = Image.new("RGB",(64 * len(imgMat),64 * len(imgMat[0])))for i in range(len(imgMat)):for j in range(len(imgMat[i])):imgMat[i][j] = imgMat[i][j].resize((64,64))img.paste(imgMat[i][j],(64 * i,64 * j))return img

将imgMat中的图片拼成一张大图片，主要分以下几个步骤 ↓ \downarrow ↓

创建新的图片
一张一张粘贴(paste)在这张图片上

def split(img,w,h):mat = []for i in range(h):l = []for j in range(w):box = (64 * i,64 * j,64 * i + 64,64 * j + 64)l.append(img.crop(box))mat.append(l)return mat

将img分割成h行w列的小图片，主要分以下几个步骤 ↓ \downarrow ↓

创建一个存放结果的图片矩阵
从大图片上一张一张的剪(crop)下来

def mean_color(img):r,g,b,*_ = img.split()r = np.array(r)g = np.array(g)b = np.array(b)r = np.mean(r.flatten())g = np.mean(g.flatten())b = np.mean(b.flatten())return r,g,b

求图片的平均颜色，即求图片红的平均值，绿的平均值和蓝的平均值

def distance(img1,img2):r,g,b = mean_color(img1)R,G,B = mean_color(img2)dr,dg,db = R - r,G - g,B - breturn np.sqrt(dr ** 2 + dg ** 2 + db ** 2)

求两张图片的欧几里得距离，可以形象的理解为一个 n n n维的勾股定理。

def choose(imglist,img):mindist = 500minImage = Nonefor i in imglist:dist = distance(i,img)if(dist < mindist):mindist = distminImage = ireturn minImage

从一堆图片里取出一个与img最相似的距离，即求一堆图片中与img欧几里得距离最短的一个

def process(imgList,img,w,h):mat = split(img,w,h)res = []for i in mat:l = []for j in i:l.append(choose(imgList,j))res.append(l)return make(res)

将一个图片分割后去imgList中与其最相近(欧几里得距离最短)的一个，然后再拼接起来

def main():wh = input('how many images you want to fill the width and height?(w h):').strip()path = input('please input the directory you save the filling images:').strip()path_ori = input('please input the original image path:').strip()path_save = input('please input the path you want to save the image:').strip()h,w = wh.split(' ')w,h = int(w),int(h)imgList = []for i in os.listdir(path):try:i = os.path.join(path,i)img = Image.open(i)imgList.append(img)except:passimg = Image.open(path_ori)img = img.resize((64 * h,64 * w))res = process(imgList,img,w,h)res.save(path_save)

输入数据，处理数据，并调用process(点击跳转)函数。

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