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！

image.png

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。

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。

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：

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

2.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。

3.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。

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')

附

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
    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.png

...还有点好看。！？？

最后

由于精力有限,懒，能力也有限 菜，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。