Einführung

Ich wollte das Image meines SNS-Kontos bald ändern, also habe ich es mit Python gemacht. Lass den Code. Der Inhalt sind die folgenden drei

--Bild laden

Geben Sie das Bild in Schwarzweiß aus --Geben Sie das Bild als Punkte aus

Wird sein. Es gibt nicht viel Aufmerksamkeit, aber die Punktkonvertierung wird einige Zeit dauern. (Ca. 1 Minute? Abhängig von den technischen Daten des PCs)

Vorbereitung

Bitte beachten Sie die folgenden Punkte, wenn Sie selbst ausführen.

Laden Sie das Originalbild hoch
Umbenannte Bilddatei im Code (im Folgenden als shiro.jpg bezeichnet)

Bild laden

Bereiten Sie das Bild vor und laden Sie es. Ich mache es auf dem Jupiter Notebook. Bereiten Sie in diesem Fall ein Bild vor und laden Sie es vorab auf Notebook hoch.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import cv2

#Bilder laden
img = plt.imread('shiro.jpg') 
type(img) 
img.size

plt.imshow(img) #Bildschirm
plt.show()

Dies ist das Originalbild. 2020-02-24 (2).png

Monochrome Verarbeitung und Ausgabe

Als nächstes wird eine Schwarzweißverarbeitung (Schwarzweißverarbeitung) durchgeführt und ausgegeben.

def img_show(img : np.ndarray, cmap = 'gray', vmin = 0, vmax = 255, interpolation = 'none') -> None: 
    plt.imshow(img, cmap = cmap, vmin = vmin, vmax = vmax, interpolation = interpolation) #Bild anzeigen
    plt.show()
    plt.close()
    img = plt.imread('shiro.jpg')

img_mid_v = np.max(img, axis = 2)/2 +np.min(img, axis = 2)/2
img_show(img_mid_v)
img = plt.imread('shiro.jpg')

Punkt

Punkte machen. Es kann interessant sein, mit der Zahl "dst = pixel_art (img, 0.1, 4)" zu spielen, wie Sie möchten. Bei der Ausführung wird eine Datei wie'shiro_mozaiku.jpg 'an Jupiter Notebook ausgegeben.

#Farbreduktionsverarbeitung
def sub_color(src, K):   
    Z = src.reshape((-1,3))
    Z = np.float32(Z)
    criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 10, 1.0)
    ret, label, center = cv2.kmeans(Z, K, None, criteria, 10, cv2.KMEANS_RANDOM_CENTERS)
    center = np.uint8(center)
    res = center[label.flatten()]
    return res.reshape((src.shape))

#Mosaikverarbeitung
def mosaic(img, alpha):
    h, w, ch = img.shape
    img = cv2.resize(img,(int(w*alpha), int(h*alpha)))
    img = cv2.resize(img,(w, h), interpolation=cv2.INTER_NEAREST)
    return img

#Punktmalerei
def pixel_art(img, alpha=2, K=4):
    img = mosaic(img, alpha)
    return sub_color(img, K)

#Eingabebild abrufen
img = cv2.imread("shiro.jpg ") 

#Punktpiktogramm Bildrauheit,Farbrauheit
dst = pixel_art(img, 0.1, 4)
    
#Ausgabeergebnis
cv2.imwrite("shiro_mozaiku.jpg ", dst)

from PIL import Image
mozaiku_shiro = Image.open('shiro_mozaiku.jpg')
mozaiku_shiro

2020-02-24 (1).png

Plaudern

Es fühlt sich an, als hätte ich etwas ziemlich Gutes gemacht. Dies ist ein Bild von meiner Reise, aber es scheint, dass Gebäude wie Burgen in Mosaikpunkte umgewandelt werden können. Abgesehen davon weiß ich nicht, was mit Menschen und Landschaften passieren wird, aber es kann interessant sein, es zu versuchen.