前言

當走上街頭時能隱約察覺到多了些許“紅白綠”的色彩，那是：圣誕老人🎅、雪花??、圣誕樹🎄，彌紅燈閃爍，各類促銷活動海報令郎滿目，沒有錯，圣誕節快來了~

從寫博客開始，一路上得到了不少小伙伴的支持和鼓勵，而這周的總排名不偏不倚，恰好100名整，我想，這大概是某種巧合，更確切來說應該是一種激勵，近些日，嚴酷寒冬似乎柔情了許多，有了那么幾日的柔柔暖陽，而我希望可以把這份溫暖也帶給大家，

我將用粉絲的頭像拼接出一幅圣誕樹，正所謂，“千圖成像，集萬千之美”，

一、🎄圣誕樹🎄

該圖的像素為6200x10250，將其區域放大后的效果為：

今天所用到的代碼是比較通用的，只需要替換背景圖和圖片庫即可打造屬于你自己的專屬圖片，詳情分析，客觀您往下瞅瞅~

帥小伙！圣誕來襲，還不趕快用來表白一波，還在猶豫啥呢？

二、代碼分析

1.頭像爬取

通過爬蟲將粉絲的頭像下載到本地，具體分析大家可以參考我之前的博客【前方高能！看小伙是怎么表白粉絲的】，完整代碼如下：

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Sat Oct 17 12:27:33 2020

@author: kimol_love
"""

import requests

def get_fansInfo():
    '''
    獲取粉絲相關資訊
    '''
    url = 'https://me.csdn.net/api/relation/index?pageno=%d&pagesize=%d&relation_type=fans' # 介面地址
    cookies = {} # CSDN登陸后的cookies
    headers = {  # 請求頭
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.3; Win64; x64; rv:81.0) Gecko/20100101 Firefox/81.0',
        'Accept': 'application/json, text/plain, */*',
        'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.8,zh-TW;q=0.7,zh-HK;q=0.5,en-US;q=0.3,en;q=0.2',
        'Referer': 'https://i.csdn.net/',
        'Origin': 'https://i.csdn.net',
        'Connection': 'keep-alive',
        'TE': 'Trailers',
    }
    # 獲取粉絲總數
    res = requests.get(url%(1,10),headers=headers,cookies=cookies)
    res_json = res.json()
    N_fans = res_json['data']['data_all']
    print('一共有%d個粉絲'%N_fans)
    # 獲取全部粉絲資料
    res = requests.get(url%(1,N_fans),headers=headers,cookies=cookies)
    res_json = res.json()
    return res_json

def download_avatar(username,url):
    '''
    下載用戶頭像
    '''
    savePath = './avatars' # 頭像存盤目錄
    res = requests.get(url)
    with open('%s/%s.jpg'%(savePath,username),'wb') as f:
        f.write(res.content)
     

if __name__ == '__main__':
    fans = get_fansInfo()
    for f in fans['data']['list']:
        username = f['fans'] # 用戶名
        url = f['avatar']    # 頭像地址
        download_avatar(username,url)
        print('用戶"%s"頭像下載完成!'%username)

將頭像下載完畢并去重，結果如下：

一共有2796張非重復圖片，有了它們，我們便可以開始——搞事情！

2.千圖成像

所謂千圖成像就是用很多張圖片拼接成一張完整的圖片，它需要兩個部分：一張背景圖，一個圖片庫，根據背景圖的結構用圖片庫中的圖片來進行拼接，最終形成新的圖片，

一種最簡單直觀的思路便是：遍歷背景圖中的每個像素點，并用圖庫中與之顏色最相近的圖片粘貼在這個位置，

因此，我們首先需要計算每個圖片的“平均顏色”，即圖片像素點（R,G,B）的平均值，代碼如下：

def compute_mean(imgPath):
    '''
    計算平均（R,G,B）
    '''
    img = Image.open(imgPath)
    img = img.convert('RGB')
    imgArray = np.array(img)
    R = np.mean(imgArray[:,:,0])
    G = np.mean(imgArray[:,:,1])
    B = np.mean(imgArray[:,:,2])
    return (R,G,B)

遍歷圖片庫中的每張圖片，并得到它們的平均距離，生成一個圖片串列，以便后續的使用：

def get_imgList(imgDir):
    '''
    獲取圖片串列（圖片目錄及平均顏色）
    '''
    imgList = []
    for imgName in os.listdir(imgDir):
        path = imgDir+imgName
        color = compute_mean(path)
        imgList.append({'path':path,'RGB':color})
    return imgList

該串列的每個元素是一個字典，包括了path和RGB，分別表示圖片的路徑以及圖片的平均顏色，如下：

在得到了圖片的“平均顏色”后，便是比較背景圖的像素點與它的相似性，這里采用了歐式距離：

def compute_distance(color1, color2):
    '''
    計算兩張圖的顏色差
    '''
    dis = 0
    for i in range(len(color1)):
        dis += (color1[i]-color2[i])**2
    dis = dis**0.5
    return dis

剩下的便是遍歷背景圖，并進行比較填充，代碼如下：

def create_image(bgImg,imgDir,N=10,M=50):
    '''
    根據背景圖，用頭像填充出新圖
    bgImg：背景圖地址
    imgDir：頭像目錄
    N：背景圖縮放的倍率
    M：頭像的大小（MxM）
    '''
    # 獲取圖片串列
    imgList = get_imgList(imgDir)
    
    # 讀取背景圖
    bg = Image.open(bgImg)
    bg = bg.resize((bg.size[0]//N,bg.size[1]//N)) # 縮放
    bgArray = np.array(bg)
    width = bg.size[0]*M  # 新生成圖片的寬度
    height = bg.size[1]*M # 新生成圖片的高度
    
    # 創建空白的新圖
    newImg = Image.new('RGB',(width,height))
    
    # 回圈填充圖
    for x in range(bgArray.shape[0]):
        for y in range(bgArray.shape[1]):
            ## 找到距離最小的圖片
            minDis = 10000
            index = 0
            for img in imgList:
                dis = compute_distance(img['RGB'],bgArray[x][y])
                if dis < minDis:
                    index = img['path']
                    minDis = dis
            ## 填充
            tempImg = Image.open(index)
            tempImg = tempImg.resize((M,M))
            newImg.paste(tempImg,(y*M,x*M))
            print('(%d, %d)'%(x,y))
            
    # 保存圖片
    newImg.save('千圖成像.jpg')

呼叫它：

create_image('bg.jpg','./avatars(dr)/',5,50)

函式的輸入有bgImg、imgDir、N、M，它們分別表示：

注：imgDir最后需要有目錄連接符/，否則會報錯；N是為了將背景圖的尺寸進行調整壓縮，否則容易因為像素點太多而執行緩慢，

最后，代碼一Run，小圖在手，簡單的快樂，美滋滋~

寫在最后

由于kimol君太想趕在圣誕前將這份禮物送出，所以代碼以及文字略顯倉促，還望大家見諒，

客觀來說，該代碼的執行效率并不高，特別是當N設定得較小（即背景圖片像素點很多）或者圖片庫中的圖片很多時，針對這個問題，也有很多優化方法，例如采用圖片向量的方式對圖片進行編碼，進而比較等等，感興趣的小伙伴可以參考這篇文章，

最后，提前祝最可愛的小伙伴們圣誕快樂🎅，愿我們聚于一圖，煥盡萬丈芒！另祝即將奔赴考研戰場的小伙伴考的都會，會的都考！

我是kimol君，咋們下次再會~

創作不易，大俠請留步… 動起可愛的雙手，來個贊再走唄 (???￩?)