有趣的Python图片制作，用QQ好友头像拼接出里昂

在本文中，我们将实现两个功能：

• 将所有头像合并为大图

• 将所有头像以某个模板合成大图

同样，先给上所有运行效果图：

代码实现

1、代码所需库

import requests,codecs,re,urllib,os,random,mathfrom PIL import Imageimport numpy as npimport cv2 as cv

2、代码讲解

本篇博客就不再讲解如何获取好友头像了，需要的可以参考这篇博文：
https://blog.csdn.net/the_sangzi_home/article/details/105657627

现在，我们已经有了所有的好友头像，接下来我们先实现对所有头像的集合咯

2.1、将小头像合并为大图

对于这个，就是直接将每个小头像贴在大图上就行了，这个利用Image的paste函数就可以解决。对于贴的顺序就可以直接按照下面图示一个个贴：

所以，直接给出代码：

def simple_split(filepackage,size,littlesize): #简单拼接，参数为图片文件名，每行每列的size，小头像图片的大小  row = size[0]  col = size[1]  bigimg = Image.new('RGBA',(littlesize*row,littlesize*col))  #结果图  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，所以我们每次就随机选择一个好友头像贴上去，所以如果你的密度大的话最后出现的头像有很多重复的头像。

给大家展示下最后我的图片吧：

2.2、以某个图片为模板拼接图片

由于不清楚有没有能够直接做出来的第三方库，所有我就自己造了个小轮子。

思路：
将模板分为A x B的小图，就将它的位置形容为 pic[i][j] 吧，然后获取每个小图的平均RGB值，将 pic[i][j] 的平均RGB值和好友头像的RGB值做对比，找出最接近的头像，然后将该头像插入在图像的 pic[i][j] 处。

思路还是比较简单吧😀

接下来就是实现了：

代码很多地方都给出了注释，我就不多讲了，直接给出代码：

import requests,codecs,re,urllib,os,random,mathfrom PIL import Imageimport numpy as npimport cv2 as cv
txtpath = 'C:/Users/11037/Desktop/test/qqfriends.txt' #你从QQ邮箱中粘贴的文件savepath = 'C:/Users/11037/Desktop/touxiang/' #头像存储位置
resultSavePath = 'C:/Users/11037/Desktop/result2.png' #结果存储位置modePath = 'C:/Users/11037/Desktop/leno.jpg' #模板存储位置
friends_count = 0 #好友数量all_mean_rgbs = [] #存储计算出的所有平均rgb值
def meanrbg(img): #计算图片平均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):#输入你的txt文件存储位置 file = codecs.open(txtpath,'rb','utf-8') s = file.read() pattern = re.compile(r'\[e-mail]') all_mail = pattern.findall(s) #正则表达式匹配所有的qq号 all_link = [] #用于存储需要访问的链接 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: #遍历链接，下载头像 saveurl = savepath+str(i)+'.png' savaImg(link,saveurl) i +=1 print('已下载',i) friends_count = len(all_link) #获取朋友头像数量 return True
def savaImg(picurl,saveurl): #存储图片函数，picurl是图片的URL，saveurl是本地存储位置 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): #简单拼接，参数为图片文件名，每行每列的size，小头像图片的大小 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): #以模板存储头像 row = bigsize[0] #大图每行多少个小头像 col = bigsize[1] #每列 suitSize = (littlesize*row,littlesize*col) #大图最终的像素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) #模板剪切用于对比的某个区域 cutImg = bigImg.crop(cutbox) #复制到cutImg中 tmprgb = meanrbg(cutImg) suitOne = mostSuitImg(tmprgb) + 1 #对比出最合适的头像
img = Image.open(filepackage + str(suitOne) + '.png').convert('RGBA') img = img.resize((littlesize,littlesize)) resultImg.paste(img,cutbox) print('已粘贴',cutbox) resultImg.save(resultSavePath) #存储

def mostSuitImg(tmprgb): #进行对比，找出最合适的头像 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) #获取头像，如果已经获取就可以给注释掉了 # simple_split(savepath,(20,20),30) #简单拼接 #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)) #给列表增加一个索引 mode_split(savepath,modePath,(50,80),20) #模板拼接


给大家看看最终的效果：

这样一看还是都不错是吧。哈哈。

再给出里昂的模板和最终成果：


添加【修改后的Leon】：

我默认将每个头像以数字命名，可以便于后续的操作。

同时，以上代码都进行了封装，很多函数都可以独立使用，用于满足不同的功能。可以自己读完代码进行改写实现自己需要的功能，比如说以上我默认头像图片都是正方形，你如果图片有长方形的改变下代码也可以满足。

理论上来说，你的好友头像越多，制作出来的图片与模板的差异也就越小。以mode_split这个函数为例，你设置的bigsize越大，你的图片也就越清晰。

以上代码有不足的地方还请大家多多包涵。水平有限，我们，都在努力奔跑~

请添加小编,回复关键词：[数据可视化],

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