Python 我需要做一个；“马赛克”但是很简单

我发现的mosaic的最佳代码可以在本页看到：

然而，这段代码在我的Windows电脑上运行得不好，而且我认为这段代码太高级了，不适合它应该做的事情。以下是我在reddit上发布的要求：

1） 主照片的颜色数量已经减少（8）

2） 我已经有了与需要替换的颜色相关的所有图像（例如，数字1应该替换黑色像素，数字2替换绿色像素…）

3） 我需要按小照片的大小放大照片（9 x 9小照片将产生81倍大的图像），这将使像素“2n”点彼此远离，但不是在每个像素周围产生一个n x n相同颜色的区域（我认为放大通常是这样的，如果我错了，请纠正我），它只会用无法识别的颜色给空白区域上色，这与任何小照片都不相关（我们称之为颜色C）

4） 现在它所需要的就是遍历所有非C色像素，并将图像放在该像素的中心，这将创建马赛克

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因为我对Python（特别是图形）非常陌生，只需要一次就可以使用它，有人能帮我创建代码吗？我觉得启发我的代码太复杂了。有两件事我不需要：

1） “近似”-如果放大度小于100%质量所需的放大度（例如，照片为9x9，但原始照片的每一面只能放大3倍，则程序需要将一些不同颜色的像素合并在一起，从而导致质量损失）

2） 协会颜色图片：我的图片调色板很小，颜色也很好，我可以手动操作

对于那些没有理解我的意思的人，我的想法是：

我很快就学会了使用：

这台2015年的笔记本电脑大约需要5秒的时间，并呈现出以下图像：

我不得不缩小它以便上传，但这里有一个细节（第一个H的左下角）：

这里有一个指向马赛克的谷歌硬盘链接，也许它可以工作：

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下面是github上的代码：

请发布一套完整的示例图像（您的8色照片，加上您的8色主图像），否则我将不得不在编写程序的同时制作测试数据。-但是，颜色选择不是很有希望。您好，您需要将mainpic保存为PNG，而不是JPG，否则您将有超过8种颜色。另外，您如何知道每个主图片颜色使用哪个smallpic？。我使用在线转换器来减少颜色的数量。他们确实希望我用JPG发布图片，但一旦颜色的数量减少，它就不会增加（例如，当保存为PNG时）。。。2.它可以自动（复杂）或手动完成，如我所愿。这取决于你。颜色的调色板有点单调，很难匹配，请自己选择（颜色不一定要匹配，只需一个小图片=一种颜色就是我所需要的）谢谢你，但是你能帮我安装PyVIP吗？它在Windows上似乎非常复杂，我不知道为什么不能作为文件夹提供。他们到处都说“pip安装”，这本应该让事情变得简单，但对我来说却更难。这里有注释：。。。下载zip，

pip install pyvips

，然后将这两行代码放在程序的开头。

#!/usr/bin/python3

import sys
import os
import pyvips

if len(sys.argv) != 4:
    print("usage: tile-directory input-image output-image")
    sys.exit(1)

# the size of each tile ... 16x16 for us
tile_size = 16

# load all the tile images, forcing them to the tile size
print(f"loading tiles from {sys.argv[1]} ...")
for root, dirs, files in os.walk(sys.argv[1]):
    tiles = [pyvips.Image.thumbnail(os.path.join(root, name), tile_size, 
                                    height=tile_size, size="force") 
             for name in files]

# drop any alpha
tiles = [image.flatten() if image.hasalpha() else image
         for image in tiles]

# copy the tiles to memory, since we'll be using them many times
tiles = [image.copy_memory() for image in tiles]

# calculate the average rgb for an image, eg. image -> [12, 13, 128]
def avg_rgb(image):
    m = image.stats()
    return [m(4,i)[0] for i in range(1,4)]

# find the avg rgb for each tile
tile_colours = [avg_rgb(image) for image in tiles]

# load the main image ... we can do this in streaming mode, since we only 
# make a single pass over the image
main = pyvips.Image.new_from_file(sys.argv[2], access="sequential")

# find the abs of an image, treating each pixel as a vector
def pyth(image):
    return sum([band ** 2 for band in image.bandsplit()]) ** 0.5

# calculate a distance map from the main image to each tile colour
distance = [pyth(main - colour) for colour in tile_colours]

# make a distance index -- hide the tile index in the bottom 16 bits of the
# distance measure
index = [(distance[i] << 16) + i for i in range(len(distance))]

# find the minimum distance for each pixel and mask out the bottom 16 bits to
# get the tile index for each pixel
index = index[0].bandrank(index[1:], index=0) & 0xffff

# replicate each tile image to make a set of layers, and zoom the index to
# make an index matching the output size
layers = [tile.replicate(main.width, main.height) for tile in tiles]
index = index.zoom(tile_size, tile_size)

# now for each layer, select pixels matching the index
final = pyvips.Image.black(main.width * tile_size, main.height * tile_size)
for i in range(len(layers)):
    final = (index == i).ifthenelse(layers[i], final)

print(f"writing {sys.argv[3]} ...")
final.write_to_file(sys.argv[3])

$ ./mosaic3.py smallpic/ mainpic/Use\ this.jpg x.png
loading tiles from smallpic/ ...
writing x.png ...
$