有趣的Python圖片制作之如何用QQ好友頭像拼接出里昂

更新時間：2020年04月22日 10:20:17 作者：桑梓之南

這篇文章主要介紹了有趣的Python圖片制作之如何用QQ好友頭像拼接出里昂,本文通過截圖實例代碼給大家介紹的非常詳細，對大家的學習或工作具有一定的參考借鑒價值，需要的朋友可以參考下

在本篇博客中，我們將實現(xiàn)兩個功能：

將所有頭像合并為大圖
將所有頭像以某個模板合成大圖

同樣，先給上所有運行效果圖：

在這里插入圖片描述

代碼實現(xiàn)

1、代碼所需庫

import requests,codecs,re,urllib,os,random,math
from PIL import Image
import numpy as np
import cv2 as cv

2、代碼講解

本篇博客就不再講解如何獲取好友頭像了，需要的可以參考這篇博文：
python爬蟲-從QQ郵箱獲取好友信息并爬取頭像

現(xiàn)在，我們已經(jīng)有了所有的好友頭像，接下來我們先實現(xiàn)對所有頭像的集合咯

在這里插入圖片描述

2.1、將小頭像合并為大圖

對于這個，就是直接將每個小頭像貼在大圖上就行了，這個利用Image的paste函數(shù)就可以解決。對于貼的順序就可以直接按照下面圖示一個個貼：

在這里插入圖片描述

所以，直接給出代碼：

def simple_split(filepackage,size,littlesize): #簡單拼接，參數(shù)為圖片文件名，每行每列的size，小頭像圖片的大小
	row = size[0]
	col = size[1]
	bigimg = Image.new('RGBA',(littlesize*row,littlesize*col)) #結果圖
	number = 0
	for i in range(row): #行
		for j in range(col): #列
			randpic = random.randint(1,friends_count)
			img = Image.open(filepackage+str(randpic)+'.png').convert('RGBA')
			img = img.resize((littlesize,littlesize))
			loc = (i*littlesize,j*littlesize,(i+1)*littlesize,(j+1)*littlesize)
			print(loc,number)
			number+=1
			bigimg.paste(img,loc)
	bigimg.save(resultSavePath)

由于好友不多，所以我們每次就隨機選擇一個好友頭像貼上去，所以如果你的密度大的話最后出現(xiàn)的頭像有很多重復的頭像。

給大家展示下最后我的圖片吧：

在這里插入圖片描述

2.2、以某個圖片為模板拼接圖片

由于不清楚有沒有能夠直接做出來的第三方庫，所有我就自己造了個小輪子。

思路：
將模板分為A x B的小圖，就將它的位置形容為 pic[i][j] 吧，然后獲取每個小圖的平均RGB值，將 pic[i][j] 的平均RGB值和好友頭像的RGB值做對比，找出最接近的頭像，然后將該頭像插入在圖像的 pic[i][j] 處。

思路還是比較簡單吧😀

接下來就是實現(xiàn)了：

代碼很多地方都給出了注釋，我就不多講了，直接給出代碼：

import requests,codecs,re,urllib,os,random,math
from PIL import Image
import numpy as np
import cv2 as cv

txtpath = 'C:/Users/11037/Desktop/test/qqfriends.txt' #你從QQ郵箱中粘貼的文件
savepath = 'C:/Users/11037/Desktop/touxiang/' #頭像存儲位置

resultSavePath = 'C:/Users/11037/Desktop/result2.png'  #結果存儲位置
modePath = 'C:/Users/11037/Desktop/leno.jpg'  #模板存儲位置

friends_count = 0  #好友數(shù)量
all_mean_rgbs = []  #存儲計算出的所有平均rgb值

def meanrbg(img): #計算圖片平均rgb
	rgb = np.array(img)
	r = int(round(np.mean(rgb[:, :, 0])))
	g = int(round(np.mean(rgb[:, :, 1])))
	b = int(round(np.mean(rgb[:, :, 2])))
	return (r,g,b)

def gettouxiang(txtpath):#輸入你的txt文件存儲位置
	file = codecs.open(txtpath,'rb','utf-8')
	s = file.read()
	pattern = re.compile(r'\d+@qq.com')
	all_mail = pattern.findall(s) #正則表達式匹配所有的qq號
	all_link = [] #用于存儲需要訪問的鏈接
	url = 'http://qlogo.store.qq.com/qzone/'
	for mail in all_mail:
		qq = mail.replace('@qq.com','')
		l = url + qq +'/'+qq+'/100'
		all_link.append(l)
	i = 1
	for link in all_link:  #遍歷鏈接，下載頭像
		saveurl = savepath+str(i)+'.png'
		savaImg(link,saveurl)
		i +=1
		print('已下載',i)
	friends_count = len(all_link) #獲取朋友頭像數(shù)量
	return True

def savaImg(picurl,saveurl): #存儲圖片函數(shù)，picurl是圖片的URL，saveurl是本地存儲位置
	try:
		bytes = urllib.request.urlopen(picurl)
		file = open(saveurl,'wb')
		file.write(bytes.read())
		file.flush()
		file.close()
		return True
	except:
		print('worry')
		savaImg(picurl,saveurl)


def simple_split(filepackage,size,littlesize): #簡單拼接，參數(shù)為圖片文件名，每行每列的size，小頭像圖片的大小
	row = size[0]
	col = size[1]
	bigimg = Image.new('RGBA',(littlesize*row,littlesize*col))
	number = 0
	for i in range(row):
		for j in range(col):
			randpic = random.randint(1,friends_count)
			img = Image.open(filepackage+str(randpic)+'.png').convert('RGBA')
			img = img.resize((littlesize,littlesize))
			loc = (i*littlesize,j*littlesize,(i+1)*littlesize,(j+1)*littlesize)
			print(loc,number)
			number+=1
			bigimg.paste(img,loc)
	bigimg.save(resultSavePath)


def mode_split(filepackage,modepath,bigsize,littlesize): #以模板存儲頭像
	row = bigsize[0] #大圖每行多少個小頭像
	col = bigsize[1] #每列
	suitSize = (littlesize*row,littlesize*col) #大圖最終的像素size
	bigImg = Image.open(modepath)
	bigImg = bigImg.resize(suitSize)
	resultImg = Image.new('RGBA',suitSize) 

	for i in range(row):
		for j in range(col):
			cutbox = (i*littlesize,j*littlesize,(i+1)*littlesize,(j+1)*littlesize) #模板剪切用于對比的某個區(qū)域
			cutImg = bigImg.crop(cutbox) #復制到cutImg中
			tmprgb = meanrbg(cutImg) 
			suitOne = mostSuitImg(tmprgb) + 1 #對比出最合適的頭像

			img = Image.open(filepackage + str(suitOne) + '.png').convert('RGBA')
			img = img.resize((littlesize,littlesize))
			resultImg.paste(img,cutbox)
			print('已粘貼',cutbox)
	resultImg.save(resultSavePath) #存儲


def mostSuitImg(tmprgb): #進行對比，找出最合適的頭像
	global all_mean_rgbs
	minRange = 200000
	id = 0
	for rgb in all_mean_rgbs:
		tmp = (rgb[1][0]-tmprgb[2])**2+(rgb[1][1]-tmprgb[1])**2+(rgb[1][2]-tmprgb[1])**2
		if tmp<minRange:
			minRange = tmp
			id = rgb[0]
	return id


if __name__ == '__main__':
	# gettouxiang(txtpath)  #獲取頭像，如果已經(jīng)獲取就可以給注釋掉了
	# simple_split(savepath,(20,20),30)  #簡單拼接
	
	#模板拼接
	for i in range(1,friends_count+1):
		img = cv.imread(savepath+str(i)+'.png')
		rgb = meanrbg(img)
		all_mean_rgbs.append(rgb)
	all_mean_rgbs = list(enumerate(all_mean_rgbs)) #給列表增加一個索引
	
	mode_split(savepath,modePath,(50,80),20) #模板拼接

給大家看看最終的效果：

在這里插入圖片描述