用Java写一个Photo Mosaic

本文介绍了一种使用大量小图拼接成大图的方法,实现了彩色马赛克效果。通过对小图进行预处理,计算平均RGB值并进行简化分组,再根据原图的RGB值选取合适的小图进行拼接。

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早在两星期前也写了个“马赛克拼图”,不过只支持黑白色的图片,昨天试了下拼彩色图片,先来一张预览图,效果还是可以的



实现思路

1、准备大量小张方形素材,为了方便表述,姑且称这些图片为“Tile”

2、对于每一个Tile,作如下处理:

  1. 统一压缩成同一大小,我压缩成了32x32
  2. 计算平均RGB值
  3. “简化”RGB值,我这么做是因为Tile素材量还不够大,我希望能将平均RGB值相近的Tile都归为一组,分组也方便后面对原图匹配步骤。我将每R,G,B都简化成三种值,0,127,254(0x00,0x7f,0xfe),那么简化后RGB可以组成27种不同的颜色,这样一来会有27个RGB颜色的分组,可以用文件夹将它们分组,如下图(我用的Tile素材大约有1000来张,但是颜色分布  不是很均匀,所以实际只分出了20组,有7组是没有图片分进去的,后来我是手动调整了一下,也可能是因为我的分组算法存在点缺陷,有空优化一下)


3、上面都是Tile的准备,下面开始处理做拼接,先准备一张原图片,将它压小一点,建议高宽在60~100之间,太小效果不好,太大处理量会很大,至于怎么压缩有多种方法,可以直接用画图,也可以调用Java的API

4、读取压缩后的图片每一点的RGB值,将它“归类”到RGB最相近的Tile分组,例如某点rgb值是0x12f97e,最近的RGB值是0x00fe7f,然后从分组的多张图片里随机挑选一张Tile,在相应坐标上绘制这张Tile,这个坐标计算很容易,例如取(2,4)点的RGB值,Tile的大小是32x32,那么我应该把Tile摆在(64, 128)这点上,因为(2x32, 4x32)=(64, 128)

5、关于怎么让每次在同一分组上挑选的图片“随机”也是个重要的问题,因为对于原图片大片同色区域,都用同一张Tile效果 可反而不是很好。可以用简单的随机数生成,我的做法是将分组里的图片随机排列,按排列顺序依次取Tile,当取到最后一张Tile时,重新打乱这个排列,从开头开始取Tile。当然有效果更好的方法是每次取Tile都检测下周围是否已经用过这张Tile,当然这样开销会大一点,算法实现起来也复杂一点


实现代码

这里就不全部贴出来了,代码我放在github上

https://github.com/Kurozaki/color-graphic-mosaic


<think>我们使用Python生成马赛克效果的图像处理代码。马赛克效果通常是将图像分割成若干个小块(例如矩形区域),然后用每个区域内的某种代表颜色(如平均值)填充整个区域,从而产生像素化的效果。 步骤: 1. 读取原始图像 2. 定义马赛克块的大小(例如每个块10x10像素) 3. 遍历图像,按块大小分割 4. 对每个块,计算块内所有像素的平均颜色 5. 将该块内所有像素设置为该平均颜色 6. 保存或显示结果 注意:马赛克块大小决定了马赛克效果的强度,块越大,马赛克效果越明显。 我们将使用OpenCV和NumPy库来实现。 引用[1]提到了创建照片马赛克,但那是用其他图像替换,而这里我们实现的是简单的颜色块马赛克(像素化)。如果用户需要的是用其他小图像替换,则需要更复杂的处理(即引用[1]的方法),但用户当前的问题描述更倾向于简单的马赛克效果(即像素化)。 因此,我们提供两种可能: 1. 简单马赛克(像素化):用每个块的平均颜色填充。 2. 高级马赛克(用其他图像替换):需要准备一个图像库,然后对每个块,从库中找最接近颜色的图像替换。这个实现较为复杂,且需要额外图像库。 根据用户问题“生成马赛克效果展示的代码”,我们先实现简单的像素化马赛克。如果用户需要高级的,可以再询问。 简单马赛克代码实现:</think>### Python生成马赛克效果图像处理代码 下面是一个使用Python实现马赛克效果的完整代码示例,该代码会将图像分割成网格,并用每个网格区域的平均颜色填充该区域,形成马赛克效果: ```python # encoding:utf-8 import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def create_mosaic(image_path, block_size=10): """ 创建马赛克效果图像 :param image_path: 输入图像路径 :param block_size: 马赛克块大小(像素) :return: 马赛克处理后的图像 """ # 读取图像并转换为RGB格式 img = cv2.imread(image_path) if img is None: raise ValueError("无法读取图像,请检查路径是否正确") img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) # 获取图像尺寸 height, width, _ = img.shape # 创建输出图像 mosaic = np.zeros_like(img) # 遍历图像块 for y in range(0, height, block_size): for x in range(0, width, block_size): # 计算当前块的边界 y_end = min(y + block_size, height) x_end = min(x + block_size, width) # 获取当前块区域 block = img[y:y_end, x:x_end] # 计算块的平均颜色 avg_color = np.mean(block, axis=(0, 1)).astype(int) # 用平均颜色填充整个块 mosaic[y:y_end, x:x_end] = avg_color return mosaic # 使用示例 if __name__ == "__main__": # 输入图像路径 input_image = "lena.png" # 替换为你的图像路径 # 创建不同块大小的马赛克效果 mosaic_10 = create_mosaic(input_image, 10) # 小马赛克 mosaic_20 = create_mosaic(input_image, 20) # 中等马赛克 mosaic_40 = create_mosaic(input_image, 40) # 大马赛克 # 显示原始图像和马赛克效果 plt.figure(figsize=(15, 10)) plt.subplot(2, 2, 1) original_img = cv2.cvtColor(cv2.imread(input_image), cv2.COLOR_BGR2RGB) plt.imshow(original_img) plt.title('原始图像') plt.axis('off') plt.subplot(2, 2, 2) plt.imshow(mosaic_10) plt.title(f'马赛克效果 (块大小: 10x10)') plt.axis('off') plt.subplot(2, 2, 3) plt.imshow(mosaic_20) plt.title(f'马赛克效果 (块大小: 20x20)') plt.axis('off') plt.subplot(2, 2, 4) plt.imshow(mosaic_40) plt.title(f'马赛克效果 (块大小: 40x40)') plt.axis('off') plt.tight_layout() plt.savefig('mosaic_comparison.png') # 保存结果 plt.show() ``` #### 代码说明: 1. **核心函数** `create_mosaic()`: - 读取图像并转换为RGB格式 - 将图像划分为$N \times N$的网格($N$为`block_size`) - 计算每个网格区域的平均颜色$(\bar{R}, \bar{G}, \bar{B})$ - 用平均颜色填充对应网格区域 2. **参数调整**: - `block_size`:控制马赛克效果的强度,值越大马赛克效果越明显 - 示例展示了10x10、20x20和40x40三种不同块大小的效果 3. **数学原理**: 每个网格的平均颜色计算为: $$ \bar{R} = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}R_i, \quad \bar{G} = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}G_i, \quad \bar{B} = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}B_i $$ 其中$n$是网格内的像素总数 #### 使用说明: 1. 安装依赖库:`pip install opencv-python numpy matplotlib` 2. 将代码中的`"lena.png"`替换为你的图像路径 3. 调整`block_size`参数改变马赛克颗粒大小 4. 运行后会显示原始图像和三种不同马赛克效果的对比图 #### 效果增强建议: 1. 添加高斯模糊预处理可使过渡更平滑 2. 实现基于关键区域的动态块大小(人脸等区域使用更小颗粒) 3. 添加颜色量化处理增强艺术效果 此方法通过计算局部区域的平均颜色实现马赛克效果,是图像处理中常用的像素化技术[^1]。
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