用Java实现的简易马赛克拼图

什么是马赛克拼图
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什么是马赛克拼图

马赛克拼图 简单来说就是远远看上去是一张大图，放大之后会发现其实是由许多张不同的小图组成

效果图

如果准备的照片更多的话，效果会更好一些

原理

这个的原理其实不难
以下是我的处理方法：
1.选择一张目标图案。先将这张图片压缩，（图片太大的话处理的量会比较大），计算每个像素点的rgb值。
2.需要大量的图片。我是用python写了一个简单的爬虫，先爬取几百张图片存起来。先压缩图片（同样是为了减少处理量），计算每张图片的平均rgb值。（需要爬虫代码可私戳）
3.选取与目标图案每个像素点的rgb最相近的图片放在相应的位置。最后将图片进行拼接即可。

一开始我是先利用rgb计算每个像素点的灰度值和每张图片的灰度值进行比较，但是这个方法对黑白图片比较有效，彩色图片的话呈现的效果就不大理想。后来改变了方法，比较的时候综合了红色分量绿色分量蓝色分量的差值，就能比较好的适合彩色图片。

所有代码

public class OutputTwo {double[][][] block;String name;int bit;//大图每行每列几个int smallSize;//小图压缩后单位int smallMounts;//仓库中所有小图数量double grays[][];public OutputTwo(String bigPhoto, int smallMounts, int bit, int smallSize) throws IOException {name=bigPhoto;this.bit=bit;this.smallSize=smallSize;this.smallMounts=smallMounts;grays = new double[smallMounts][1];for(int i=0;i<smallMounts;i++){//将所有图片rgb值储存下来grays[i]=calculate(System.getProperty("user.dir")+"/src/smallPhotos/"+(i+1)+".jpg");}//将大图压缩File imageFile = new File(System.getProperty("user.dir")+"/src/bigPhotos/"+bigPhoto);BufferedImage image = ImageIO.read(imageFile);image =resize(image,bit,bit);int width =image.getWidth();int height =image.getHeight();block =new double[ width][height][2];System.out.println(width);//计算每个像素点的rgb值 并储存下来for(int i=0;i<width;i++){for(int j=0;j<height;j++){int rgb=image.getRGB(i,j)& 0xFFFFFF;double r=(rgb & 0xff0000)>>16;double g=(rgb &0xff00)>>8;double b=(rgb & 0xff);block[i][j][0]=r;block[i][j][3]=g;block[i][j][4]=b;}}finish();}//拼接图片private void finish() throws IOException {BufferedImage ImageNew = new BufferedImage(smallSize*bit, smallSize*bit, BufferedImage.TYPE_INT_RGB);int height_i = 0;int width_i = 0;int [] ImageArrays = new int[smallSize * smallSize];for (int i = 0; i < block.length; i++) {for(int j=block[i].length-1;j>=0;j--){int index=0;double min =0;min=(grays[0][0]-block[i][j][0])*(grays[0][0]-block[i][j][0])+( grays[0][5]-block[i][j][6])*( grays[0][7]-block[i][j][8])+( grays[0][9]-block[i][j][10])*( grays[0][11]-block[i][j][12]);for(int y=0;y<grays.length;y++){double temp=(grays[y][0]-block[i][j][0])*(grays[y][0]-block[i][j][0])+( grays[y][13]-block[i][j][14])*( grays[y][15]-block[i][j][16])+( grays[y][17]-block[i][j][18])*( grays[y][19]-block[i][j][20]);index=min>temp?y:index;min=min>temp?temp:min;//找到平均rgb值与该像素点的rgb值相近的图片 替代该像素点的位置}File imageFile = new File(System.getProperty("user.dir")+"/src/smallPhotos/"+(index+1)+".jpg");BufferedImage image = ImageIO.read(imageFile);image =resize(image,smallSize,smallSize);ImageArrays = image.getRGB(0,0,image.getWidth(),image.getHeight(),ImageArrays,0,image.getWidth());ImageNew.setRGB(width_i, height_i, smallSize, smallSize, ImageArrays, 0, smallSize);width_i+=smallSize;}width_i=0;height_i+=smallSize;System.out.println(i+"ok");}ByteArrayOutputStream out = new ByteArrayOutputStream();ImageIO.write(ImageNew, "jpg", out);// 图片写入到输出流中ByteArrayInputStream in = new ByteArrayInputStream(out.toByteArray());BufferedImage newImage = ImageIO.read(in);File outputfile = new File(System.getProperty("user.dir")+"/src/results/"+name+"——two.jpg");ImageIO.write(newImage, "jpg", outputfile);}//计算平均rgb值private double[] calculate(String Photo) throws IOException {File imageFile = new File(Photo);BufferedImage image = ImageIO.read(imageFile);image =resize(image,smallSize,smallSize);double ave[]=new double[3];image.getSource();int width =image.getWidth();int height =image.getHeight();for(int i=0;i<width;i++){for(int j=0;j<height;j++){int rgb=image.getRGB(i,j)& 0xFFFFFF;ave[0]+=((rgb & 0xff0000)>>16)*1.0/(height*width);ave[1]+=((rgb & 0xff00)>>8)*1.0/(height*width);ave[2]+=((rgb & 0xff))*1.0/(height*width);}}return ave;}//压缩图片private static BufferedImage resize(BufferedImage source, int targetW,int targetH) {int type = source.getType();BufferedImage target = null;double sx = (double) targetW / source.getWidth();double sy = (double) targetH / source.getHeight();// 这里想实现在targetW，targetH范围内实现等比缩放。如果不需要等比缩放// 则将下面的if else语句注释即可
//        if (sx < sy) {//            sx = sy;
//            targetW = (int) (sx * source.getWidth());
//        } else {//            sy = sx;
//            targetH = (int) (sy * source.getHeight());
//        }if (type == BufferedImage.TYPE_CUSTOM) { // handmadeColorModel cm = source.getColorModel();WritableRaster raster = cm.createCompatibleWritableRaster(targetW,targetH);boolean alphaPremultiplied = cm.isAlphaPremultiplied();target = new BufferedImage(cm, raster, alphaPremultiplied, null);} elsetarget = new BufferedImage(targetW, targetH, type);Graphics2D g = target.createGraphics();// smoother than exlax:g.setRenderingHint(RenderingHints.KEY_INTERPOLATION,RenderingHints.VALUE_INTERPOLATION_BICUBIC);g.drawRenderedImage(source, AffineTransform.getScaleInstance(sx, sy));g.dispose();return target;}public static void main(String[] args) throws IOException {OutputTwo output =new OutputTwo("timg.jpeg",576,200,32);System.out.println("ok");}
}

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