Python利用Tiler制作专属卡通头像和LOGO

Python Tiler卡通头像 Python 卡通头像 Python Tiler 2022-12-26 09:12:25 886人浏览八月长安

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摘要

目录0 前言1 安装与贴图2 算法原理2.1 计算像素频率2.2 计算像素相对距离2.3 计算合适贴图3 配置功能4 使用：以圣诞老人为例0 前言 Tiler是一种使用各种其他较小图

0 前言

Tiler是一种使用各种其他较小图像平铺创建新图像的工具，它与其他马赛克工具不同，因为它可以适应多种形状、大小、方向的贴图，称为buil in build。Tiler的英文意思是瓷砖，可以把它想象成用一个个自定义的瓷砖铺满图像的过程。通过使用Tiler最终可以达到像素风或文字云，适合用来制作自己的LOGo或头像

示意图如下所示，正好在圣诞节前后，我调了一个圣诞风格的LOGO

这是用我的世界像素格做的蛋糕

这是商业图标制作

1 安装与贴图

Tiler的安装非常简单

git clone https://GitHub.com/nuno-faria/tiler.git
cd tiler
pip install -r requirements.txt

内置以下的贴图

2 算法原理

2.1 计算像素频率

因为最终选择的贴图颜色要和原图相近，否则会很违和，所以在算法开始前要计算图像的相对像素频率

def mode_color(img, ignore_alpha=False):
    counter = defaultdict(int)
    total = 0
    for y in img:
        for x in y:
            if len(x) < 4 or ignore_alpha or x[3] != 0:
                counter[tuple(x[:3])] += 1
            else:
                counter[(-1,-1,-1)] += 1
            total += 1

    if total > 0:
        mode_color = max(counter, key=counter.get)
        if mode_color == (-1,-1,-1):
            return None, None
        else:
            return mode_color, counter[mode_color] / total
    else:
        return None, None

2.2 计算像素相对距离

常用的距离度量方法是闵可夫斯基距离

特别地，当p = 1 p=1p=1时为曼哈顿距离；当p = 2 p=2p=2时为欧氏距离；当p = ∞ p=\infinp=∞时为切比雪夫距离。这里的距离度量就采用了欧式距离，表征了像素差

def color_distance(c1, c2):
    c1_int = [int(x) for x in c1]
    c2_int = [int(x) for x in c2]
    return math.sqrt((c1_int[0] - c2_int[0])**2 + (c1_int[1] - c2_int[1])**2 + (c1_int[2] - c2_int[2])**2)

2.3 计算合适贴图

将像素频率和相对距离匹配起来，可以得到在这个位置上最合适的贴图

def most_similar_tile(box_mode_freq, tiles):
    if not box_mode_freq[0]:
        return (0, np.zeros(shape=tiles[0]['tile'].shape))
    else:
        min_distance = None
        min_tile_img = None
        for t in tiles:
            dist = (1 + color_distance(box_mode_freq[0], t['mode'])) / box_mode_freq[1]
            if min_distance is None or dist < min_distance:
                min_distance = dist
                min_tile_img = t['tile']
        return (min_distance, min_tile_img)

3 配置功能

Tiler提供了以下功能，在conf.py文件中：

DEPTH：颜色深度

颜色深度也称为位分辨率(Bit Resolution)，指在位图图像或视频视频缓冲区的一个像素中，每个颜色分量(Red、Green、Blue、Alpha通道(的比特数。所谓“位”指的是二进制位或是比特，位分辨率决定可以标记为多少种色彩等级的可能性，位分辨率越大可表示的色彩越丰富

ROTATIONS：旋转列表

因为Tiler支持各种位姿的贴图，所以在这里定义可能的旋转角度，从这里可以看出Tiler比一般的马赛克风格工具自由度更大

COLOR_DEPTH：同DEPTH

RESIZING_SCALES：贴图的缩放列表，支持不同大小的贴图

PIXEL_SHIFT：为创建每个框而移动的像素数

OVERLAP_TILES ：是否支持重叠

RENDER ：是否建立渲染

POOL_SIZE ：处理图像的进程数

OUT ：输出路径

IMAGE_TO_TILE ：输入路径

TILES_FOLDER：小图标路径

4 使用：以圣诞老人为例

我选择了这组参数

DEPTH = 4
ROTATIONS = [0]
COLOR_DEPTH = 32
RESIZING_SCALES = [0.1]
PIXEL_SHIFT = (20, 1)
OVERLAP_TILES = False
RENDER = False
POOL_SIZE = 8
OUT = 'out.png'
IMAGE_TO_TILE = "./images/santa-claus.png"
TILES_FOLDER = "./tiles/lines/gen_line_h"

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