大家知道馬賽克畫是什么嗎？不是動作片里的馬賽克哦~~

馬賽克畫是一張由小圖拼成的大圖，本文的封面就是我們的效果圖，放大看細節(jié)，每一塊都是一張獨立的圖片，拼在一起組成一張大圖，感覺像是用馬賽克拼出來的畫，所以叫馬賽克畫。看到網(wǎng)上的一些馬賽克畫覺得很酷，于是自己用Python實現(xiàn)了一下將一張原圖轉(zhuǎn)換成馬賽克畫。

我們的效果圖是這樣的

原圖是這樣的

實現(xiàn)的具體思路是這樣

***步：首先收集一組圖片，這些圖片會作為大圖中的小方格圖片。圖片越多，***生成的圖片顏色越接近。

第二步：將要轉(zhuǎn)換的圖片分割成一個一個小方格圖片，像下面這樣

第三步：對于每一個小方格圖片，取圖片集里面最接近的圖片替換。所有小方格都替換后，就生成了我們最終的馬賽克畫。

聽上去是不是很簡單？

我們來看一下具體的實現(xiàn)步驟，下面是一些核心代碼。完整代碼可在公眾號后臺回復(fù)“mosaic”獲取。

我們的圖片集存在images目錄下，下面的代碼加載目錄下所有的圖片，并縮放成統(tǒng)一的尺寸

這里load_all_images函數(shù)的參數(shù)就是統(tǒng)一后的尺寸，tile_row和tile_col分別對應(yīng)高和寬。

下面的代碼對要轉(zhuǎn)換的圖片進行分割

我們將要轉(zhuǎn)換的圖片分割成一個個小方格，tile_row和tile_col是小方格的高和寬，roi存取小方格中的圖片數(shù)據(jù)。

下面是計算兩張圖片相似度的函數(shù)

im1和im2是兩張圖片的數(shù)據(jù)，圖片數(shù)據(jù)是一個三維的numpy數(shù)組，這里我們將三維數(shù)組轉(zhuǎn)換成一維數(shù)組后，比較兩者的歐式距離。之后要找出最相似的圖片，只需遍歷圖片集中所有的圖片，找到距離最短的那張圖片，去替換原圖中的小方格就可以了。

我們再來看一下最終實現(xiàn)的效果

放大圖中局部的細節(jié)如下

如果對圖片的畫質(zhì)不滿意，想要更精細的畫質(zhì)，可以考慮在分割的時候把圖片分割成更小的方格，不過這樣也會增加程序運行的時間。

生成圖片的過程比較耗時，考慮到性能原因，原程序中使用多進程的方式并行處理。