python实现心型照片墙效果

下面是“python实现心型照片墙效果”的完整攻略。

1. 确定实现思路

首先我们需要确定实现思路，心型照片墙效果主要由以下几步完成：

读入图片
裁剪并调整图片
根据心型曲线排列图片并拼接

2. 读入图片

我们可以使用Pillow库来读入图片，Pillow是Python中处理图片的标准库之一，也是Python 3.x中最为常用的库之一。

以下是读取图片的Python代码：

from PIL import Image

img_path = "path/to/image.jpg"
img = Image.open(img_path)

3. 裁剪并调整图片

为了能够适合心型曲线排列，我们需要对图片进行裁剪和调整。下面是具体的Python代码实现：

# 裁剪图片
min_size = min(img.size)
cropped_img = img.crop((0, 0, min_size, min_size))

# 调整图片大小
resize_size = 200 # 调整后每张图片的大小
resized_img = cropped_img.resize((resize_size, resize_size), resample=Image.BILINEAR)

上述代码中，我们首先裁剪了图片，使其大小相等，然后对裁剪后的图片进行了调整，使其大小适合心型排列。

4. 根据心型曲线排列图片并拼接

根据心型曲线排列图片是实现心型照片墙效果的核心部分，我们使用了Numpy库和Matplotlib库来完成该步骤。

代码如下：

import numpy as np
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义x，y函数
theta = np.linspace(0, 2*np.pi, 200)
r = 2*(1-np.sin(theta))
x = r*np.cos(theta) + 2 # 使心型图形左边空2个单位
y = r*np.sin(theta)

# 将图片填充到心型图像上
num_x, num_y = x.shape[0], 2 # 一行填充两张图片
canvas = np.zeros((resize_size*num_y, resize_size*num_x, 3), dtype=np.uint8)
for i in range(num_x):
    for j in range(num_y):
        index = i*num_y + j
        pos_x, pos_y = i*resize_size, j*resize_size
        if index >= len(images): # 如果图片数量不够了，用最后一张填充
            tmp_img = resized_img[-1]
        else:
            tmp_img = resized_img[index]
        canvas[pos_y:pos_y+resize_size, pos_x:pos_x+resize_size, :] = np.array(tmp_img)
        plt.text(pos_x+10, pos_y+10, f"{index}", fontdict={"color": "white"})

# 显示心型图像
mpl.rcParams["figure.dpi"] = 60
plt.xticks([])
plt.yticks([])
plt.tight_layout()
plt.imshow(canvas)
plt.show()

上述代码中，我们首先定义了x和y的函数，然后创建了一个canvas数组来保存最终心型照片墙效果。在将图片填充到心型图像上时，我们遍历了图片的二维数组，确定了每张图片在心型曲线上的位置。最后显示结果图片。

5. 示例说明

示例一

假设我们有两张图片，路径分别为"image1.jpg"和"image2.jpg"，大小均为200x200像素。

以下是示例代码：

from PIL import Image
import numpy as np
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取图片
img1 = Image.open("image1.jpg")
img2 = Image.open("image2.jpg")
images = [img1, img2]

# 裁剪并调整图片大小
min_size = min(img1.size)
cropped_imgs = [img.crop((0, 0, min_size, min_size)) for img in images]
resize_size = 200 # 调整后每张图片的大小
resized_imgs = [img.resize((resize_size, resize_size), resample=Image.BILINEAR) for img in cropped_imgs]

# 根据心型曲线排列图片并拼接
theta = np.linspace(0, 2*np.pi, 200)
r = 2*(1-np.sin(theta))
x = r*np.cos(theta) + 2 # 使心型图形左边空2个单位
y = r*np.sin(theta)
num_x, num_y = x.shape[0], 2 # 一行填充两张图片
canvas = np.zeros((resize_size*num_y, resize_size*num_x, 3), dtype=np.uint8)
for i in range(num_x):
    for j in range(num_y):
        index = i*num_y + j
        pos_x, pos_y = i*resize_size, j*resize_size
        if index >= len(images): # 如果图片数量不够了，用最后一张填充
            tmp_img = resized_img[-1]
        else:
            tmp_img = resized_imgs[index]
        canvas[pos_y:pos_y+resize_size, pos_x:pos_x+resize_size, :] = np.array(tmp_img)
        plt.text(pos_x+10, pos_y+10, f"{index}", fontdict={"color": "white"})

# 显示心型图像
mpl.rcParams["figure.dpi"] = 60
plt.xticks([])
plt.yticks([])
plt.tight_layout()
plt.imshow(canvas)
plt.show()

示例二

假设我们有三张图片，路径分别为"image1.jpg"、"image2.jpg"和"image3.jpg"，大小均为200x200像素。