照片马赛克 - 1
照片马赛克是一张图像，它被分割成长方形的网格，每个长方形由另一张匹配"目标"的图像（最终希望出现在照片马赛克中的图像）替代。换言之，如果从远处看照片马赛克，会看到目标图像；但如果走近，会看到该图像实际上包含许多较小的图像。这个迷题有解是因为人眼的工作方式。下图中的低分辨率块状图像，靠近了很难识别，但如果从远处看，就知道它代表什么，因为看到的细节较少，就使得边缘越光滑。照片马赛克的原理是相似的。从远处看，图像看起来正常，但走近时，秘密揭开了：每"块"都是一个独特的图像！
开始
本项目中，我们将学习如何用 Python 创建照片马赛克。我们将目标图像划分成较小图像的网格，并用适当的图像替换网格中的每一小块，创建原始图像的照片马赛克。你可以指定网格的尺寸，并选择输入图像是否可以在马赛克中重复使用。
在这个项目中，你将学习如何做到以下几点：
- 用 Python 图像库（PIL）创建图像；
- 计算图像的平均 RGB 值；
- 剪切图像；
- 通过粘贴另一张图像来替代原图像的一部分；
- 利用平均距离测量来比较 RGB 值。
工作原理
要创建照片马赛克，就从目标图像的块状低分辨率版本开始（因为在高分辨率的图像中，小块图像的数量会太大）。该图像的分辨率将决定马赛克的维度 M×N（M 是行数，N 是列数）。接着，根据这种方法替换原始图像中的每一小块：
- 读入一些小块图像，它们将取代原始图像中的小块；
- 读入目标图像，将它分割成 M×N 的小块网格；
- 对于每个小块，从输入的小块图像中找到最佳匹配；
- 将选择的输入图像安排在 M×N 的网格中，创建最终的照片马赛克。
分割目标图像
按照下图中的方案，开始将目标图像划分成 M×N 的网格。
图像展示了如何将原始图像分割成小块的网格。 x 轴表示网格的列，y 轴表示网格的行。
现在，看看如何计算网格中一个小块的坐标。下标为（i，j）的小块，左上角坐标为 (iw, ij)，右下角坐标为((i+1)*w, (j+1)*h)，其中 w 和 h 分别是小块的宽度和高度。PIL 可以用这些数据，从原图像创建小块。
平均颜色值
图像中的每个像素都有颜色，由它的红、绿、蓝值来表示。在这个例子中，使用 8 位的图像，因此每个部分有 8 位值，范围在[0,255]。如果一幅图像共有 N 个像素，平均 RGB 计算如下：
r , g , b { r 1 + r 2 + . . . + r n N , g 1 + g 2 + . . . + g n N , b 1 + b 2 + . . . + b n N } r,g,b \left\{\begin{aligned} \end{aligned} \right.\frac{r_1+r_2+...+r_n} {N}, \frac{g_1+g_2+...+g_n}{N}, \frac{b_1+b_2+...+b_n}{N}\left.\begin{aligned} \end{aligned}\right\} r,g,b{Nr1+r2+...+rn,Ng1+g2+...+gn,Nb1+b2+...+bn}
请注意，平均 RGB 也是一个三元组，不是标量或一个数字，因为平均值是针对每个颜色成分分别计算的。计算平均 RGB 是为了匹配图像小块和目标图像。
匹配图像
对于目标图像中的每个小块，需要在用户指定的输入文件夹的一些图像中，找到一幅匹配的图像。要确定两个图像是否匹配，就使用平均 RGB 值。最接近的匹配就是最接近平均 RGB 值的图像。
要做到这一点，最简单的方法是计算一个像素中 RGB 值之间的距离，以便从输入图像中找到最佳匹配。对于几何中的三维点，可以用以下的距离计算方法：
D 1 , 2 = ( r 1 − r 2 ) 2 + ( g 1 − g 2 ) 2 + ( b 1 − b 2 ) 2 D_1,_2 = \sqrt { (r_1 - r_2)^2 + (g_1 - g_2)^2 + (b_1 - b_2)^2 } D1,2=(r1−r2)2+(g1−g2)2+(b1−b2)2
这里计算了点 (r1, g1, b1) 和 (r2, g2, b2) 之间的距离。给定一个目标图像的平均RGB 值，以及来自输入图像的平均 RGB 值列表，你可以使用线性搜索和三维点的距离计算，来找到最匹配的图像。
所需模块
这个项目将使用 Pillow 读入图像，访问其底层数据，创建和修改图像。还会用numpy 来操作图像数据。