摘要:不同尺寸的圖像,要達(dá)到最佳的像素化的顯示效果,所需要設(shè)置的單位像素塊的大小也是不同的,實(shí)踐出真知。我們需要圖像的指定一個(gè)處理范圍,并對(duì)該范圍內(nèi)的每一個(gè)坐標(biāo)像素點(diǎn)進(jìn)行像素化的處理。公眾號(hào)專欄后臺(tái)回復(fù)馬賽克,獲取本文所涉及的完整代碼。
目錄
0 引言
1 環(huán)境
2 需求分析
3 代碼實(shí)現(xiàn)
4 代碼全景展示
5 后記
所謂的像素圖,就是對(duì)圖像做一個(gè)顆粒化的效果,使其產(chǎn)生一種妙不可言的朦朧感。費(fèi)話不多說(shuō),先來(lái)看一張效果圖。
怎么樣,效果還不錯(cuò)吧?現(xiàn)在,我們用Python來(lái)實(shí)現(xiàn)這種像素化的效果。
1 環(huán)境操作系統(tǒng):Windows
Python版本:3.7.3
2 需求分析一個(gè)最簡(jiǎn)單的實(shí)現(xiàn)思路,在打開圖片后,把圖片分割成一些像素塊,再對(duì)這些像素塊中的圖像信息進(jìn)行處理(修改圖像中的RGB值)即可。
這里我們使用Numpy庫(kù)和PIL庫(kù)來(lái)實(shí)現(xiàn)這個(gè)需求,后者用來(lái)圖像的讀取與保存,涉及到的所有圖像處理動(dòng)作均借助Numpy來(lái)實(shí)現(xiàn)。
有關(guān)NumPy模塊、PIL模塊的介紹,可參考如下。
NumPy(Numerical Python) 是 Python 語(yǔ)言的一個(gè)擴(kuò)展程序庫(kù),支持大量的維度數(shù)組與矩陣運(yùn)算,此外也針對(duì)數(shù)組運(yùn)算提供大量的數(shù)學(xué)函數(shù)庫(kù)。PIL(Python Imaging Library)是Python常用的圖像處理庫(kù),而Pillow是PIL的一個(gè)友好Fork,提供了了廣泛的文件格式支持,強(qiáng)大的圖像處理能力,主要包括圖像儲(chǔ)存、圖像顯示、格式轉(zhuǎn)換以及基本的圖像處理操作等。
這兩個(gè)模塊非Python內(nèi)置,都屬于第三方模塊,可直接采用如下方式進(jìn)行安裝
pip install numpy pip install Pillow
注意,要想使用PIL模塊,是需要直接install Pillow模塊的。
3 代碼實(shí)現(xiàn)首先導(dǎo)入我們要用到的模塊
import numpy as np from PIL import Image
接下來(lái),我們要處理圖片,首先得打開一張圖片,如下
data = Image.open("P:PersonalLuoShen.xpg")
然后把圖像轉(zhuǎn)換化Numpy數(shù)組進(jìn)行下一步的處理
im1 = np.array(data)
這里處理的核心思想,也很簡(jiǎn)單,主要通過(guò)中間值的RGB,對(duì)所選范圍塊的RGB進(jìn)行重新賦值。
im1[y:y + pixel, x:x + pixel] = im1[y + (pixel // 2)][x + (pixel // 2)]
這里的x、y是分別指的我們圖像的橫向、縱向像素點(diǎn)的坐標(biāo)值、而pixel指的是我們要以多大的像素塊,來(lái)處理這張圖像,我們?cè)O(shè)置的單位像素塊(Pixel數(shù)值)越小,生成的像素圖越精確。
當(dāng)然了,若單位像素塊設(shè)置的太小,生成圖像就看不出效果了,至于多大的數(shù)值合適,需要自行嘗試。不同尺寸的圖像,要達(dá)到最佳的像素化的顯示效果,所需要設(shè)置的單位像素塊的大小也是不同的,實(shí)踐出真知。
我們需要圖像的指定一個(gè)處理范圍,并對(duì)該范圍內(nèi)的每一個(gè)坐標(biāo)(像素)點(diǎn)進(jìn)行像素化的處理。
for y in range(Start_coordinate[1], End_coordinate[1], pixel): for x in range(Start_coordinate[0], End_coordinate[0], pixel): pass
在處理完成之后,我們?cè)侔袾umpy數(shù)組轉(zhuǎn)換回圖像。
im2 = Image.fromarray(im1.astype(np.uint8))
最后展示出處理后的圖像
im2.show()4 代碼全景展示
import numpy as np from PIL import Image def to_pixelBlock(pixel, Start_coordinate, End_coordinate): """ :param pixel: 單位像素塊的元素大小 :param Start_coordinate: 處理的起始坐標(biāo)(像素)點(diǎn),元組形式 :param End_coordinate: 處理的終止坐標(biāo)(像素)點(diǎn),元組形式 :return: 通過(guò)中間值的RGB,對(duì)所選范圍塊的RGB進(jìn)行重新賦值,設(shè)置的單位像素塊(Pixel數(shù)值)越小,生成的像素圖越精確 """ # 讀取圖片,并由 PIL image 轉(zhuǎn)換為 NumPy array im1 = np.array(Image.open("P:PersonalLuoShen.jpg")) # 遍歷所要處理范圍內(nèi)的所有坐標(biāo)(像素)點(diǎn) for y in range(Start_coordinate[1], End_coordinate[1], pixel): for x in range(Start_coordinate[0], End_coordinate[0], pixel): # 通過(guò)中間值的RGB,對(duì)所選范圍塊的RGB進(jìn)行重新賦值 im1[y:y + pixel, x:x + pixel] = im1[y + (pixel // 2)][x + (pixel // 2)] # 將NumPy array 轉(zhuǎn)換為 PIL image im2 = Image.fromarray(im1.astype(np.uint8)) # 展示處理后的圖像 im2.show() if __name__ == "__main__": # 設(shè)置好要處理的像素范圍,并以多大的像素塊來(lái)生成最終效果圖 to_pixelBlock(10, (0, 0), (1280, 800)5 后記
本文使用了PIL加上Numpy的配合,短短幾行代碼實(shí)現(xiàn)了圖像像素化的處理。當(dāng)然這只是一種簡(jiǎn)單地實(shí)現(xiàn),要想實(shí)現(xiàn)更豐富的處理效果,還可以借助CV2來(lái)實(shí)現(xiàn)。
好了,以上就是本篇全部?jī)?nèi)容。
公眾號(hào)「Python專欄」后臺(tái)回復(fù):「馬賽克」,獲取本文所涉及的完整代碼。
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