今天带来的代码是关于图片处理的，近期接触的，不是很熟悉

今天写了代码的唯一感触就是对图片数组的理解要深入了一点

图片的每一个像素点由一个rgb数组标识，通过numpy库的数组工具可以对数组进行批处理（今天主要用到的是范围性质的值修改操作）

主要提供两个方法：建议用第二种
方法一：随机生成一个颜色rgb数组，将随机值赋值图片指定位置
方法二：通过获取图片范围块的一个rgb颜色值（我方法里面使用的是获取中心点颜色值的操作），方法提供了每次取块大小的参数(depts)，该参数值越小，每次处理的单元块越精确，但是偏小的话过度精密，具体适合的值自己测试
以下为代码部分，多有不足，欢迎私信探讨

import numpy as np
from PIL import Image
import random'''@Author:王磊@Time  :2018/11/15 12:30:05
'''def getRandArr():'''返回随机颜色数组'''return np.full((1, 3), random.randint(0, 255))def method1(depts, start, end):''':param depts: 马瑟克块元素大小:param start: 马赛克横坐标起点元组:param end: 马赛克纵坐标起始点元组:return:'''im1 = np.array(Image.open("C:\\Users\\asus\\Desktop\\img\\statue_small.jpg"))for i in range(start[0], start[1], depts):for j in range(end[0], end[1], depts):im1[i:i + depts, j:j + depts] = getRandArr()im2 = Image.fromarray(im1.astype("uint8"))im2.show()def method2(depts, start, end):''':param depts: 马瑟克块元素大小:param start: 马赛克横坐标起点元组:param end: 马赛克纵坐标起始点元组:return:主要通过中间值的rgb对局部范围块的rgb做修改，depts值越小越精确'''im1 = np.array(Image.open("C:\\Users\\asus\\Desktop\\img\\statue_small.jpg"))for i in range(start[0], start[1], depts):for j in range(end[0], end[1], depts):im1[i:i + depts, j:j + depts] = im1[i + (depts // 2)][j + (depts // 2)]im2 = Image.fromarray(im1.astype("uint8"))im2.show()if __name__ == '__main__':'''相对方法来说，方法2更实用''''''方法1（通过随机颜色值对选中范围打马赛克）'''#method1(20, (200, 300), (140, 240))'''方法2（通过选中范围的中间值颜色数组打马赛克）'''method2(15, (200, 300), (140, 240))

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Python工具系列之给图片指定位置范围打上马赛克

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