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用Python幫你上馬，哪里無碼打哪里

waltr / 1398人閱讀

摘要：不同尺寸的圖像，要達到最佳的像素化的顯示效果，所需要設置的單位像素塊的大小也是不同的，實踐出真知。我們需要圖像的指定一個處理范圍，并對該范圍內(nèi)的每一個坐標像素點進行像素化的處理。公眾號專欄后臺回復馬賽克，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 代碼實現(xiàn)
4 代碼全景展示
5 后記

0 引言

所謂的像素圖，就是對圖像做一個顆粒化的效果，使其產(chǎn)生一種妙不可言的朦朧感。費話不多說，先來看一張效果圖。


▲效果圖

▲原圖

怎么樣，效果還不錯吧？現(xiàn)在，我們用Python來實現(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

一個最簡單的實現(xiàn)思路，在打開圖片后，把圖片分割成一些像素塊，再對這些像素塊中的圖像信息進行處理（修改圖像中的RGB值）即可。

這里我們使用Numpy庫和PIL庫來實現(xiàn)這個需求，后者用來圖像的讀取與保存，涉及到的所有圖像處理動作均借助Numpy來實現(xiàn)。

有關(guān)NumPy模塊、PIL模塊的介紹，可參考如下。

NumPy(Numerical Python) 是 Python 語言的一個擴展程序庫，支持大量的維度數(shù)組與矩陣運算，此外也針對數(shù)組運算提供大量的數(shù)學函數(shù)庫。
PIL（Python Imaging Library）是Python常用的圖像處理庫，而Pillow是PIL的一個友好Fork，提供了了廣泛的文件格式支持，強大的圖像處理能力，主要包括圖像儲存、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 代碼實現(xiàn)

首先導入我們要用到的模塊

import numpy as np
from PIL import Image

接下來，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)組進行下一步的處理

im1 = np.array(data)

這里處理的核心思想，也很簡單，主要通過中間值的RGB，對所選范圍塊的RGB進行重新賦值。

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、縱向像素點的坐標值、而pixel指的是我們要以多大的像素塊，來處理這張圖像，我們設置的單位像素塊(Pixel數(shù)值)越小，生成的像素圖越精確。

當然了，若單位像素塊設置的太小，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，要達到最佳的像素化的顯示效果，所需要設置的單位像素塊的大小也是不同的，實踐出真知。

我們需要圖像的指定一個處理范圍，并對該范圍內(nèi)的每一個坐標(像素)點進行像素化的處理。

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，我們再把Numpy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(像素)點，元組形式      
    :param End_coordinate: 處理的終止坐標(像素)點，元組形式        
    :return:        
    通過中間值的RGB，對所選范圍塊的RGB進行重新賦值，設置的單位像素塊(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(像素)點
    for y in range(Start_coordinate[1], End_coordinate[1], pixel):
        for x in range(Start_coordinate[0], End_coordinate[0], pixel):
            # 通過中間值的RGB，對所選范圍塊的RGB進行重新賦值
            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__":      
    # 設置好要處理的像素范圍，并以多大的像素塊來生成最終效果圖
    to_pixelBlock(10, (0, 0), (1280, 800)
5 后記

本文使用了PIL加上Numpy的配合，短短幾行代碼實現(xiàn)了圖像像素化的處理。當然這只是一種簡單地實現(xiàn)，要想實現(xiàn)更豐富的處理效果，還可以借助CV2來實現(xiàn)。

好了，以上就是本篇全部內(nèi)容。

公眾號「Python專欄」后臺回復：「馬賽克」，獲取本文所涉及的完整代碼。

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