将多张图片缩小合为一张图片（千图成像）

参考博文：
千图成像！祝可爱的小伙伴们圣诞快乐

修改点：

1.由于很多图片纯色的地方比较多，所以容易有大量相同图片扎堆的现象。此处获取与像素点最相似的5张图片，然后采取随机的方式获取并填充

2.爬虫程序有所修改，爬取的是百度图片的相关内容,见我的另一篇博文

程序结果：

1.原背景图片，大小为360×360

2.现N = 2，M= 60 所以新图的大小为10800×10800（360/2*60 =10800）

3.最后完成的效果图（当然图片清晰度不高，若想让图片更清楚，可以减小N值）：

4.局部放大效果：

完整程序：

'''
程序流程：
1.计算每张图片的RGB
2.获取每张图片字典，{'path':path,'RGB':color}，并汇总   RGB为3元列表
3.重新设定图片大小
4.计算像素点与所有图片的距离（通过两个RGB计算），并找出与当前像素点距离最小的5张图片在文件夹中的位置
5.从5张中随机选取1张，将其放入新图片的对应位置
6保存
'''from PIL import Image
import numpy as np
import  os
import random
import timedef compute_mean(imgPath):'''计算图片的平均（R,G,B）'''img = Image.open(imgPath)img = img.convert('RGB')imgArray = np.array(img)R = np.mean(imgArray[:,:,0])G = np.mean(imgArray[:,:,1])B = np.mean(imgArray[:,:,2])return (R,G,B)def get_imgList(imgDir):'''获取图片列表（图片目录及平均颜色）'''imgList = []for imgName in os.listdir(imgDir):path = imgDir+imgName#计算每张图片的RGBcolor = compute_mean(path)imgList.append({'path':path,'RGB':color})return imgListdef compute_distance(color1, color2):'''计算两张图的颜色差'''dis = 0#print(len(color1))   3for i in range(len(color1)):dis += (color1[i]-color2[i])**2dis = dis**0.5return disdef create_image(bgImg,imgDir,N=2,M=200):'''根据背景图，用头像填充出新图bgImg：背景图地址imgDir：头像目录N：背景图缩放的倍率M：头像的大小（MxM）'''# 获取图片列表imgList = get_imgList(imgDir)# 读取背景图bg = Image.open(bgImg)#重设背景图片大小bg = bg.resize((bg.size[0]//N,bg.size[1]//N)) # 缩放bgArray = np.array(bg)width = bg.size[0]*M  # 新生成图片的宽度height = bg.size[1]*M # 新生成图片的高度# 创建空白的新图newImg = Image.new('RGB',(width,height))# 逐个像素点循环填充图for x in range(bgArray.shape[0]):for y in range(bgArray.shape[1]):##dis_list = []dis_dic = {}for img in imgList:#计算每张图片与当前图片像素距离dis = compute_distance(img['RGB'],bgArray[x][y])#将距离存入listdis_list.append(dis)#将距离与路径一一对应存入字典a = img['path']dis_dic.update({a:dis})#对距离排序dis_list.sort()#将与当前像素距离最近的5张图片的地址放入列表pick = [i for i,j in dis_dic.items() if j==dis_list[0] or j==dis_list[1] or j==dis_list[2] or j==dis_list[3] or j==dis_list[4] ]## 在5张图片中随机选取1张进行填充tempImg = Image.open(random.choice(pick))tempImg = tempImg.resize((M,M))newImg.paste(tempImg,(y*M,x*M))print('(%d, %d)'%(x,y))# 保存图片newImg.save('千图成像.jpg')time_start = time.time()
create_image('fighting.jpeg','./image/',N=2,M=60)
time_end = time.time()
print('共计耗时{}秒'.format(str(time_end-time_start)))

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