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用Python在Excel里画出蒙娜丽莎

用Python在Excel里画出蒙娜丽莎

作者: 麦麦麦造 | 来源:发表于2019-11-26 23:21 被阅读0次

    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PILopenpyxl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。

    from PIL import Image
    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tuplelist,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。

    import openpyxl
    from openpyxl.styles import fills
    
    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PILopenpyxl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:

    1. 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

      def int_to_16(num):
          num1 = hex(num).replace('0x', '')
          num2 = num1 if len(num1) > 1 else '0' + num1 # 位数只有一位的时候在前面补零
          return num2
      
    1. 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

      if h == 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。
      
    2. 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!

    报错信息

    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
    def resize(img):
        w, h = img.size
        if w > MAX_WIDTH:
            h = MAX_WIDTH / w * h
            w = MAX_WIDTH
    
        if h > MAX_HEIGHT:
            w = MAX_HEIGHT / h * w
            h = MAX_HEIGHT
        return img.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
    
    from PIL import Image
    import openpyxl
    from openpyxl.styles import fills
    import os
    
    MAX_WIDTH = 300
    MAX_HEIGHT = 300
    
    def resize(img):
        w, h = img.size
        if w > MAX_WIDTH:
            h = MAX_WIDTH / w * h
            w = MAX_WIDTH
    
        if h > MAX_HEIGHT:
            w = MAX_HEIGHT / h * w
            h = MAX_HEIGHT
        return img.resize((int(w), int(h)), Image.ANTIALIAS)
    
    
    def int_to_16(num):
        num1 = hex(num).replace('0x', '')
        num2 = num1 if len(num1) > 1 else '0' + num1
        return num2
    
    
    def draw_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'
        if os.path.exists(out_file):
            os.remove(out_file)
    
        workbook = openpyxl.Workbook()
        worksheet = workbook.active
    
        width, height = img_pic.size
    
        for w in range(1, width + 1):
    
            for h in range(1, height + 1):
                if img_pic.mode == 'RGB':
                    r, g, b = img_pic.getpixel((w - 1, h - 1))
                elif img_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)
    
                if h == 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
        for w in range(1, MAX_WIDTH + 1):
            for h in range(1, MAX_WIDTH + 1):
                cell = worksheet.cell(column=w, row=h)
                if h == 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
    
                if count < 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 _ in range(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:

    image-20191117223918873

    ...还有点好看。!??


    最后

    由于精力有限 <span style='color:darkred'></span>,能力也有限 <span style='color:darkred'></span>,所以没有测试单一颜色的,也可能有其他的方法能没有这个阈值的限制。

    代码已经全部上传至github,欢迎大家友好交流讨论 [握手]

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