使用 Python 创建照片马赛克（实验楼实验），源代码已经包含课后作业。

- 最近在实验楼做的小项目，这个项目主要用的库有argparse(命令行解析工具)，PIL（python标准图像库），os(文件处理)。

• 首先把网址贴出来 https://www.shiyanlou.com/courses/1041/labs/4832/document/
• 素材下载：http://labfile.oss.aliyuncs.com/courses/1041/test-data.zip

- 说下基本原理：简单来说就是图片马赛克化处理，处理效果就是图片像打了马赛克一样；

- 我们将目标图像划分成较小图像的网格，并用适当的图像替换网格中的每一小块，创建原始图像的照片马赛克。你可以指定网格的尺寸，并选择输入图像是否可以在马赛克中重复使用。

实验思路

整体思路很简单，源代码中函数比较多，代码300行左右（讲道理我觉得比2048那个简单很多）2048游戏python解析，不是很难，了解基础语法后，就可以学习这个。可以跟着实验楼的学习思路学习源代码，记得做课后作业，课后作业非常能提高你的编程能力，并且加深对代码的理解。很多时候，自己跟着打一遍，印象不够深刻，只有自己开始动脑筋，才会有大的提高。对代码会有一个更深的理解。

• 练习题

• 贴下自己的源代码，有必要的注释，课后作业完成了前两道。

import argparse#命令行参数解析
import os

import numpy as np 

from PIL import Image  #标准python图形处理库


def getImages(imageDir):
 """
 从给定目录中加载所有替换图像
 
 @param {str} imageDir 目录路径
 @return {List[Image]}
 """
 #将imageDir中的文件放入一个列表，file就是一个文件名字组成的列表
 files = os.listdir(imageDir)
 images = []
 
 for file in files:
 	#得到文件的绝对路径
 	filePath = os.path.abspath(os.path.join(imageDir, file))
 	
 	try:
 		#读文件
 		fp = open(filePath, 'rb') 
 		#打开文件
 		im = Image.open(fp)#为了节约电脑资源，利用 Image.open() 将文件句柄 fp 传入 PIL。图像加载完成后，立即关闭文件句柄释放系统资源
 		#确定图像信息
 		images.append(im)
 		
 		#加载图像
 		im.load()
 		#关闭文件
 		fp.close()
 		
 	except:
 	# ?????
 		#print('Invalid images: ' , filePath)
 		print("Invalid image: %s" % (filePath,))
 return images
 		
 

def getAverageRGB(image):

 """
 计算图像的平均RGB值
 
 将图形中包含的每个像素点的R\G\B 值分别累加，然后除以像素点数，得到图形的平均R G B
 
 @param {Image} image PIL Image 对象
 @return {Tuple[int, int, int]} 平均RGB值
 """
 	

 #计算像素点数
 npixels = image.size[0] * image.size[1]
 
 #获得图像每种颜色及其计数的
 #[(c1,(r1, g1, b1)), (c2, (r2, g2, b2)), ...]
 cols = image.getcolors(npixels)
 
 #获得每种颜色的R G B累加值
 #[（c1 *r1, c1 * g1, c1 * b1）,（c2 *r2, c2 * g2, c2 * b2）, ...]
 sumRGB = [(x[0] * x[1][0], x[0] * x[1][1], x[0] * x[1][2]) for x in cols]
 
 #计算所有颜色的R,G,B平均值
 #x = (c1 *r1, c2 *r2, ...), 
 #(c1 * g1, c2 *g2, ...),
 #(c1 *b1, c2 *b2, ...)
 avg = tuple([int(sum(x) /npixels) for x in zip(*sumRGB)])
 
 return avg
 		
 	

def splitImage(image, size):