起因

看到网上的像素图片，感觉蛮有趣的，就打算用python一些PIL类库写一个。

实现思路

把一张图片分成多个块，每个块的颜色都等于这个色块中颜色最多的颜色，如下图。

这个图取2×2的像素为块的大小，把快中颜色与每个颜色出现的数量存放到字典里，取最大的颜色，填充整个块。

具体实现

from PIL import Image

def init():

# 设置每个像素区块的大小

block_size = 75

img = Image.open("a.jpg")

# 获取图片的宽高

width, height = img.size

# 获取像素点对应RGB颜色值，可以改变img_array中的值来改变颜色值

img_array = img.load()

# 为了处理最后的区块，加了一次循环

max_width = width + block_size

max_height = height + block_size

for x in range(block_size - 1, max_width, block_size):

for y in range(block_size - 1, max_height, block_size):

# 如果是最后一次循环，则x坐标等于width - 1

if x == max_width - max_width % block_size - 1:

x = width - 1

# 如果是最后一次循环，则x坐标等于height - 1

if y == max_height - max_height % block_size - 1:

y = height - 1

# 改变每个区块的颜色值

change_block(x, y, block_size, img_array)

y += block_size

x += block_size

img.save(r'D:\python\pixel_image\awesome_copy.png')

img.show()

"""

:param x坐标 x:

:param y坐标 y:

:param 区块大小 black_size:

:param 可操作图片数组 img_array:

"""

def change_block(x, y, black_size, img_array):

color_dist = {}

block_pos_list = []

for pos_x in range(-black_size + 1, 1):

for pos_y in range(-black_size + 1, 1):

# todo print(x + pos_x,y + pos_y)

block_pos_list.append([x + pos_x, y + pos_y])

for pixel in block_pos_list:

if not str(img_array[pixel[0], pixel[1]]) in color_dist.keys():

color_dist[str(img_array[pixel[0], pixel[1]])] = 1

else:

color_dist[str(img_array[pixel[0], pixel[1]])] += 1

# key-->value => value-->key

new_dict = {v: k for k, v in color_dist.items()}

max_color = new_dict[max(color_dist.values())]

# 将区块内所有的颜色值设置为颜色最多的颜色

for a in block_pos_list:

img_array[a[0], a[1]] = tuple(list(map(int, max_color[1:len(max_color) - 1].split(","))))

def get_key(dict, value):

return [k for k, v in dict.items() if v == value]

if __name__ == "__main__":

init()

效果对比

总结

还有很多改进的地方，比如取色值的算法上，应该有更好的解决方法，应该用多进程来实现，这样程序速度会快很多。OvO

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持脚本之家。