有趣的Python图片制作，用QQ好友头像拼接出里昂爬虫thesangzihome的博客-

在本篇博客中，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,math from PIL import Image import numpy as np import 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：
python爬虫-从QQ邮箱获取好友信息并爬取头像

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,math from PIL import Image import numpy as np import 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'd+@qq.com')  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 = 'https://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~  喜欢的话，请三连哦 

注意：最后送大家一套2020最新企业Pyhon项目实战视频教程，点击此处 进来获取 跟着练习下，希望大家一起进步哦！

原文链接：https://blog.csdn.net/the_sangzi_home/article/details/105659003

更新： 突然发现我的RGB弄反了，搞得我的Leon变得蓝秋秋的，已经修改代码，没问题了。