Python中照片合成的案例-创新互联

这篇文章将为大家详细讲解有关Python中照片合成的案例,小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。

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文章目录

      • 前言
      • Github
      • 效果
      • 实现过程
      • 整体代码

前言

看电影的时候发现一个照片墙的功能,觉得这样生成照片挺好玩的,于是就动手用Python做了一下,觉得用来作照片纪念的效果可能会不错。

P:后面了解到我想做的功能叫蒙太奇拼图,所以这篇博客记录先留着,闲下来会去看一下蒙太奇拼图的算法

Github

https://github.com/jiandi1027/photo.git

效果

Python中照片合成的案例
Python中照片合成的案例

实现过程

1.获取图片文件夹的图片个数N,将底图拆分成XY块区域,且使X * Y(为了保证整体的协调,会舍弃几张图片,比如5张时可能只取22的4张图片)

	# 打开图片 
	base = Image.open(baseImgPath)
    base = base.convert('RGBA')
    # 获取图片文件夹图片并打乱顺序
    files = glob.glob(imagesPath + '/*.*')  
    random.shuffle(files)
    # 图片数量
    num = len(files)
	# 底图大小
    x = base.size[0]
    y = base.size[1]
    # 每张图片数量 这个公式是为了xNum * yNum 的总图片数量

Python中照片合成的案例

2.遍历文件夹的图片,依次填充生成最终合成图

for file in files:
        fromImage = Image.open(file)
        i = int(num % xNum)
        j = int(num / xNum)
        out = fromImage.resize((xSize, ySize), Image.ANTIALIAS).convert('RGBA')
        toImage.paste(out, (i * xSize, j * ySize))
        toImage = toImage.convert('RGBA')
        img = Image.blend(base, toImage, 0.3)
        # 显示图片
        photo = ImageTk.PhotoImage(img)
        showLabel.config(image=photo)
        showLabel.image = photo
        if num < xNum * yNum:
            num = num + 1

3.生成结束后保存图片
toImage.save(‘generator.png’)
img.save(“final.png”)
Python中照片合成的案例
Python中照片合成的案例
4.建立可视化界面
Python中照片合成的案例
5.Pyinstaller生成exe可执行文件
安装pyinstaller模块,执行命令生成exe文件

pyinstaller -F -w test.py (-w就是取消窗口)

整体代码

Python的语法和设计规范还没学过,所以代码规范代码复用之类的可能会有点不到位,本博文主要是一个思路与整体流程的记录。
后续又优化了一下一些特效,比如合成图片采用随机位置,增加黑白,流年等显示特效,透明度自选等。

import PIL.Image as Image
import glob
import random
import tkinter.filedialog
from tkinter.filedialog import askdirectory, Label, Button, Radiobutton, Entry
import threading

import numpy as np
from PIL import ImageTk

alpha = 0.3
imagesPath = ''


# 滑动条回调 修改透明度
def resize(ev=None):
    global alpha
    alpha = scale.get() / 100


# 黑白
def blackWithe(image):
    # r,g,b = r*0.299+g*0.587+b*0.114
    im = np.asarray(image.convert('RGB'))
    trans = np.array([[0.299, 0.587, 0.114], [0.299, 0.587, 0.114], [0.299, 0.587, 0.114]]).transpose()
    im = np.dot(im, trans)
    return Image.fromarray(np.array(im).astype('uint8'))


# 流年
def fleeting(image, params=12):
    im = np.asarray(image.convert('RGB'))
    im1 = np.sqrt(im * [1.0, 0.0, 0.0]) * params
    im2 = im * [0.0, 1.0, 1.0]
    im = im1 + im2
    return Image.fromarray(np.array(im).astype('uint8'))


# 旧电影
def oldFilm(image):
    im = np.asarray(image.convert('RGB'))
    # r=r*0.393+g*0.769+b*0.189 g=r*0.349+g*0.686+b*0.168 b=r*0.272+g*0.534b*0.131
    trans = np.array([[0.393, 0.769, 0.189], [0.349, 0.686, 0.168], [0.272, 0.534, 0.131]]).transpose()
    # clip 超过255的颜色置为255
    im = np.dot(im, trans).clip(max=255)
    return Image.fromarray(np.array(im).astype('uint8'))


# 反色
def reverse(image):
    im = 255 - np.asarray(image.convert('RGB'))
    return Image.fromarray(np.array(im).astype('uint8'))


def chooseBaseImagePath():
    name = tkinter.filedialog.askopenfilename()
    if name != '':
        global baseImgPath
        baseImgPath = name
        baseImageLabel.config(text=name)
        baseImg = Image.open(baseImgPath)
        widthEntry.delete(0, tkinter.END)
        heightEntry.delete(0, tkinter.END)
        widthEntry.insert(0, baseImg.size[0])
        heightEntry.insert(0, baseImg.size[1])
    else:
        baseImageLabel.config(text="您没有选择任何文件")


def chooseImagesPath():
    name = askdirectory()
    if name != '':
        global imagesPath
        imagesPath = name
        ImagesLabel.config(text=name)
    else:
        ImagesLabel.config(text="您没有选择任何文件")


def thread_it(func, *args):
    # 创建
    t = threading.Thread(target=func, args=args)
    # 守护 !!!
    t.setDaemon(True)
    # 启动
    t.start()


def test():
    MyThread(1, "Thread-1", 1).start()


baseImgPath = ''


def generator():
    baseImg = Image.open(baseImgPath)
    baseImg = baseImg.convert('RGBA')
    files = glob.glob(imagesPath + '/*.*')  # 获取图片
    random.shuffle(files)
    num = len(files)
    # 模板图片大小
    x = baseImg.size[0]
    y = baseImg.size[1]
    # 每张图片数量 这个公式是为了xNum * yNum 的总图片数量

关于Python中照片合成的案例就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,可以学到更多知识。如果觉得文章不错,可以把它分享出去让更多的人看到。


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