Python中怎么生成一个马赛克画

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import re
import os
import cv2
import numpy as np
from tqdm import tqdm

IMG_DIR = "images"

def load_all_images(tile_row, tile_col):
    img_dir = IMG_DIR
    filenames = os.listdir(img_dir)
    result = []
    print(len(filenames))
    for filename in tqdm(filenames):
        if not re.search(".jpg", filename, re.I):
            continue
        try:
            filepath = os.path.join(img_dir, filename)
            im = cv2.imread(filepath)
            row = im.shape[0]
            col = im.shape[1]
            im = resize(im, tile_row, tile_col)
            result.append(np.array(im))
        except Exception as e:
            msg = "error with {} - {}".format(filepath, str(e))
            print(msg)
    return np.array(result, dtype=np.uint8)

这里load_all_images函数的参数就是统一后的尺寸，tile_row和tile_col分别对应高和宽。

下面的代码对要转换的图片进行分割

img = cv2.imread(infile)
tile_row, tile_col = get_tile_row_col(img.shape)
for row in range(0, img_shape[0], tile_row):
    for col in range(0, img_shape[1], tile_col):
        roi = img[row:row+tile_row,col:col+tile_col,:]

我们将要转换的图片分割成一个个小方格，tile_row和tile_col是小方格的高和宽，roi存取小方格中的图片数据。

下面是计算两张图片相似度的函数

from scipy.spatial.distance import euclidean
def img_distance(im1, im2):
    if im1.shape != im2.shape:
        msg = "shapes are different {} {}".format(im1.shape, im2.shape)
        raise Exception(msg)
    array1 = im1.flatten()
    array2 = im2.flatten()
    dist = euclidean(array1, array2)
    return dist

im1和im2是两张图片的数据，图片数据是一个三维的numpy数组，这里我们将三维数组转换成一维数组后，比较两者的欧式距离。之后要找出最相似的图片，只需遍历图片集中所有的图片，找到距离最短的那张图片，去替换原图中的小方格就可以了。

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