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具体制作流程：
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使用 Scrapy 框架爬取5000张二次元图片
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使用 opencv 批量格式化图片
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将图片按照 HSV 欧式距离排序重新组合图片，实现效果
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或者借助软件类似 Foto-Mosaik-Edda 实现相同效果
一、安装开发环境
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安装 Scrapy 爬虫框架
pip install Scrapy
windows 安装可以：https://sourceforge.net/projects/pywin32/
2. 推荐使用 wheel 来安装 opencvhttps://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/
3.安装 numpy 科学计算库
pip install numpy
4. 初始化一个 Scrapy 项目 acg
scrapy startproject acg
二、爬取图片
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更新爬取网站为 http://www.acg.fi（原先为 http://www.52dmtp.com）
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添加仿浏览器头部
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为新萌修复路径
更新可用：
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1.捕获http异常，防止中断
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2.图片数据读取判断，防止入坑
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3.爬取二级页面分页
以下代码主要实现操作：
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中间裁剪
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统一大小
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下载图片
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重复抓取
/image.py
三、生成图片
软件下载地址：Welcome | FMEdda | Foto-Mosaik-Edda
1.创建一个图片数据库
2.导入图片
3.导入过程中
4.创建一个马赛克风格图片
5.打开原图
6.选择已经上传的数据库
7.生成完成
简单高效的平民玩法到此结束。
逼格不够？
下面分享用 Python 代码实现该软件的马赛克拼图效果。
一、安装依赖
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安装图像处理库 pillow
pip install pillow
二、使用 Python 做到马赛克拼图效果
1.使用 rgb 平均数实现类似效果
2.完成多线程处理图片
取 rgb 平均值：
计算近似图片
非洲鸟结果图：
图片重复比较多，效果一般，颜色并不能准确的识别，偏暗的颜色有更大的权重，所以不是非常理想，之后更新了代码。
1.使用 hsv （颜色空间）完成颜色精准适配
2.自定义图片重复数量
3.增加命令行进度条，增加命令行可自定义参数
4.创建完成拼图数据库后可以直接合成，不用重复执行创建
5.修复代码，提高执行效率
hsv （颜色空间模型）
hsv 两点间距离公式（欧式距离）：
核心方法，使用 hsv 平均值代替二更的 rgb 平均值，效果更好。
main.py
核心方法，使用欧式距离求cost最小值
全部代码
/main.py
命令行
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-s -- save 已经存在output文件夹已经有马赛克图片，快速生成图片
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-i -- input 原始图片路径
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-d -- database 爬虫图片数据集
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-o -- output 马赛克图标生成路径
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-is -os 输入（马赛克块）/ 输出（生成图） 图片尺寸
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-r --repate（int） 重复（建议在图片集少的时候设置）
python puzzle.py -i test.jpg -d database/ -o output/
上传一张5000张不重复结果图
5000张宅图数据集压缩包，和github仓库正在路上。。。
原创不易，欢迎点赞。
还有，鸟厨是什么啊，听不懂你们在说什么，四斋蒸鹅心。
学习Python，最常见的坑有这些：
1.很难找到合适且优质的学习资源，难以下手，或者随便找一些材料开始学习，极其容易从入门到放弃；
2.遇到问题不知道如何寻找解决办法，甚至连问题都描述不清楚，经常被一些细小的问题卡住，学习效率不高；
3.在理论学习中无法自拔，学习很久之后，发现还是不知道如何在实际的项目中去应用，缺乏解决问题的能力；
4.看到别人的案例觉得好像是那么回事，但是自己去写代码的时候依然很困难，无法训练编程思维。
你是否也遇见类似这样的情况呢？别担心，小编给你准备了一部分精讲的学习视频，想要获取的小伙伴私信我。私信关键词：001，系统检测会自动发送。
