大数据 爬虫Python AI Sql

用Python在Excel里画出蒙娜丽莎

2020-01-05  本文已影响0人  Python新视界

之前看到过很多头条,说哪国某人坚持了多少年自学使用excel画画,效果十分惊艳。

对于他们的耐心我十分敬佩。

但是作为一个程序员,自然也得挑战一下自己。

这种需求,我们十分钟就可以完成!

mona-lisa

基本思路

实现这个需求的基本思路是读取这张图片每一个像素的色彩值,然后给excel里的每一个单元格填充上颜色。所以主要用到的是PIL、openpyxl这两个库。​

PIL使用

PIL是Python里面做图像处理的时候十分常用的一个库,功能也是十分的强大,这里只需要用到PIL里一小部分的功能。

fromPILimportImage

img = Image.open(img_path)# 读取图片

width, height = img.size# 获取图片大小

r, g, b = img.getpixel((w -1, h -1))# 获取像素色彩值

Image.open()是PIL里面打开一张图片的函数,支持多种图片类型

img_path是图片路径,可以是相对路径,也可以是绝对路径

img.size是获取图片的size属性,包含图片的宽和高

img.getpixel()是获取图片色彩值的函数,需传入一个tuple或list,值为像素坐标xy

openpyxl使用

openpyxl几乎是Python里功能最全的操作excel文件的库了,这里也只需要用到它的一小部分功能。

importopenpyxl

fromopenpyxl.stylesimportfills

workbook = openpyxl.Workbook()

worksheet = workbook.active

cell.fill = fills.PatternFill(fill_type="solid", fgColor=hex_rgb)

workbook.save(out_file)

openpyxl.Workbook()新建一个excel文件

workbook.active 激活一个工作表

cell.fill = fills.PatternFill(fill_type="solid", fgColor=hex_rgb)填充一个单元格,fill_type="solid"是填充类型,fgColor=hex_rgb是填充的颜色

workbook.save()保存文件,需传入要保存的文件名

写一段代码

写这一个画图的需求需要用到的核心就是上面介绍的PIL跟openpyxl的几种用法。但是在实际写的时候,还会有一些其他问题,比如:

getpixel()获取的颜色值是rgb十进制的,但fills.PatternFill 里的fgColor`参数接收到的颜色值是十六进制的值

这个问题其实就是十进制转十六进制,很容易解决

defint_to_16(num):

num1 = hex(num).replace('0x','')

num2 = num1iflen(num1) >1else'0'+ num1# 位数只有一位的时候在前面补零

returnnum2

excel的单元格默认是长方形,修改为正方形才不会使图片变形

ifh ==1:

  _w = cell.column

  _h = cell.col_idx

# 调整列宽

worksheet.column_dimensions[_w].width =1

# 调整行高

worksheet.row_dimensions[h].height =6

这里用到了双重for循环,外层是width,里层是height,是一列一列的填充颜色,因此判断if h == 1,避免多次调整列宽。

excel支持的样式数量有限

这个问题比较严重。如果直接对高清大图进行操作,最后输出的excel文件在打开的时候,可能会提示我们文件有问题,需要自动修复。

但是等它修复完成之后,会发现填充的所有颜色都消失了!

一开始以为是使用的行列数过多了原因。

查询资料后发现,13版excel支持的大行数是1048576,最大列数是16384,我们使用的单元格数量还远没达到限制。

在经过更换图片、更换excel版本,修改代码等不充分各种测试,才找到问题的原因所在。

原来是因为,excel的原形是由多个xml文件,填充的颜色都存储在一个style.xml文件里面,当这个文件过大就会导致打开的时候报错。

所以为了解决这个问题,有两个解决方案,第一是缩小图片,第二是减少图片颜色。缩小图片的时候自带减少图片颜色的功能,减少图片颜色的方法可以采用灰度化、二值化等方法。

总体上来讲,就是需要控制颜色数量*单元格数<阈值(3300w左右)。

MAX_WIDTH =300

MAX_HEIGHT =300

defresize(img):

    w, h = img.size

ifw > MAX_WIDTH:

        h = MAX_WIDTH / w * h

        w = MAX_WIDTH

ifh > MAX_HEIGHT:

        w = MAX_HEIGHT / h * w

        h = MAX_HEIGHT

returnimg.resize((int(w), int(h)), Image.ANTIALIAS)

最终效果

苍天不负有心人,打开最后输出的excel已经可以看到效果了!

所以说,一切能用Python解决的问题,最终都会用Python来解决。

image-20191117175137916

全部代码

# draw_excel.py

fromPILimportImage

importopenpyxl

fromopenpyxl.stylesimportfills

importos

MAX_WIDTH =300

MAX_HEIGHT =300

defresize(img):

    w, h = img.size

ifw > MAX_WIDTH:

        h = MAX_WIDTH / w * h

        w = MAX_WIDTH

ifh > MAX_HEIGHT:

        w = MAX_HEIGHT / h * w

        h = MAX_HEIGHT

returnimg.resize((int(w), int(h)), Image.ANTIALIAS)

defint_to_16(num):

num1 = hex(num).replace('0x','')

num2 = num1iflen(num1) >1else'0'+ num1

returnnum2

defdraw_jpg(img_path):

    img_pic = resize(Image.open(img_path))

    img_name = os.path.basename(img_path)

out_file ='./result/'+ img_name.split('.')[0] +'.xlsx'

ifos.path.exists(out_file):

        os.remove(out_file)

    workbook = openpyxl.Workbook()

    worksheet = workbook.active

    width, height = img_pic.size

forwinrange(1, width +1):

forhinrange(1, height +1):

ifimg_pic.mode =='RGB':

r, g, b = img_pic.getpixel((w -1, h -1))

elifimg_pic.mode =='RGBA':

r, g, b, a = img_pic.getpixel((w -1, h -1))

            hex_rgb = int_to_16(r) + int_to_16(g) + int_to_16(b)

            cell = worksheet.cell(column=w, row=h)

ifh ==1:

                _w = cell.column

                _h = cell.col_idx

# 调整列宽

worksheet.column_dimensions[_w].width =1

# 调整行高

worksheet.row_dimensions[h].height =6

cell.fill = fills.PatternFill(fill_type="solid", fgColor=hex_rgb)

print('write in:', w,'  |  all:', width +1)

print('saving...')

    workbook.save(out_file)

print('success!')

if__name__ =='__main__':

draw_jpg('mona-lisa.jpg')

上面说到 颜色数量*单元格数<阈值(256^4左右)的时候,可能有人会有疑惑,这个256^4是怎么来的。

这个当然是我测试信口开河得来的。

既然是有颜色数量跟单元格数这两个变量,那么自然要有两个测试方法以上。一个观察颜色数量,一个观察单元格数。

但我在这里只做了颜色数量的一个测试。(最大的原因就是生成上万行*上万列的excel实在是太久了...懒...)

count =0

MAX_WIDTH =255

forwinrange(1, MAX_WIDTH +1):

forhinrange(1, MAX_WIDTH +1):

            cell = worksheet.cell(column=w, row=h)

ifh ==1:

                _w = cell.column

                _h = cell.col_idx

# 调整列宽

worksheet.column_dimensions[_w].width =1

# 调整行高

worksheet.row_dimensions[h].height =6

ifcount <255**3:

                back = int_to_16(num=count)

back ='0'* (6- len(back)) + back

else:

back =''.join([int_to_16(random.randint(0,255))for_inrange(3)])

cell.fill = fills.PatternFill(fill_type="solid", fgColor=back)

count +=1

count是记录颜色的变量,确保每一个颜色都不重复,但目前计算机RGB表示的颜色最多只有256^3种

通过调整MAX_WIDTH的值来测试excel的阈值

最后生成的测试excel如下:

...还有点好看。!??

上一篇下一篇

猜你喜欢

热点阅读