-
Notifications
You must be signed in to change notification settings - Fork 0
/
pixelize.py
144 lines (100 loc) · 4.28 KB
/
pixelize.py
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
import cv2
import numpy as np
from PIL import Image
from math import sqrt
from colorthief import ColorThief
def pixelize(path, palette_size=8, pixel_size=4):
image = cv2.imread(path)
palette = get_palette(path, palette_size)
pix_image = convert_to_pixel(image, palette, pixel_size)
return pix_image
def pass_to_palette(rgb, palette):
'''
Метод для вибору відповідного кольору з палітри для вхідного кольору
@params
rgb - вхідний колір, кортеж виду (r, g, b)
palette - палітра кольорів, для якої підпасовується вхідний колір
@returns
найближчий до вхідного колір, обраний з палітри
'''
input_brightness = calc_brightness(rgb)
delta = 255
passed_color = (0, 0, 0)
for brightness in palette.keys():
new_delta = abs(brightness - input_brightness)
if new_delta < delta:
delta = new_delta
passed_color = palette[brightness]
return passed_color
def color_avg(pixel_values):
'''
Знаходить середнє значення для списку вхідних RGB кольорів
Джерело: sighack.com/post/averaging-rgb-colors-the-right-way
@params
pixel_values - список кортежів виду (r, g, b)
@returns
середнє арифметичне для списку вхідних кольорів
'''
r_total, g_total, b_total = 0, 0, 0
amount = 0
for value in pixel_values:
r, g, b = value
r_total += r**2
g_total += g**2
b_total += b**2
amount += 1
return (
sqrt(r_total / amount),
sqrt(g_total / amount),
sqrt(b_total / amount)
)
def convert_to_pixel(image, palette, pixel_size):
'''
Метод для пікселізації вхідного зображення
@params
image - вхідне зображення
palette - палітра кольорів
pixel_size - розмірність пікселя
@returns
пікселізоване зображення
'''
h, w = image.shape[:2]
h -= h % pixel_size
w -= w % pixel_size
pix_image = np.zeros((h, w, 3), dtype=np.uint8)
for i in range(0, w, pixel_size):
for j in range(0, h, pixel_size):
pixel_values = []
for x in range(i, i + pixel_size):
for y in range(j, j + pixel_size):
pixel_values.append(image[y, x])
average = color_avg(pixel_values)
r, g, b = pass_to_palette(average, palette)
for x in range(i, i + pixel_size):
for y in range(j, j + pixel_size):
pix_image[y, x] = (int(r), int(g), int(b))
return pix_image
def get_palette(path, palette_size):
'''
Метод для отримання палітри кольорів з фото за допомогою colorthief (стороння бібліотека)
@params
path - шлях до зображення, що є джерелом палітри
palette_size - розмір палітри, що буде сформована
@returns
palette - палітра кольорів
'''
colors = ColorThief(path).get_palette(color_count=palette_size)
palette = {}
for color in colors:
palette[round(calc_brightness(color))] = color
return palette
def calc_brightness(rgb):
'''
Метод для знаходження яскравості кольору
@params
rgb - вхідний колір, кортеж виду (r, g, b)
@returns
значення яскравості для вхідного кольору
'''
r, g, b = rgb
return sqrt(0.241*(r**2) + 0.691*(g**2) + 0.068*(b**2))