mona_lisa.py

from PIL import Image
from PIL import ImageDraw
import os
import numpy as np
from math import sqrt
from colormath.color_objects import sRGBColor, LabColor
from colormath.color_conversions import convert_color
from colormath.color_diff import delta_e_cie2000

IMAGEN_ORIGINAL = 'monalisa.jpg'
IMAGEN_FINAL = 'monalisa_pixelada.jpg' 

def distance_btw_colors(rgb1,rgb2):
	r1,g1,b1 = rgb1
	r2,g2,b2 = rgb2
	return sqrt((r2-r1)**2+(g2-g1)**2+(b2-b1)**2)


def borrar_trash():
	for file in os.listdir():
		if 'fila' in file or 'trash' in file:
			os.remove(file)

def image_size(image):
	image=Image.open(image)
	w,h=image.size
	return w,h

def convert(imagen_original, imagen_final):
	"""Función principal"""
	lista_fotos = fotos_a_lista(imagen_original)
	anchura_final,altura_final = image_size(imagen_original)
	cambiar_imagen(imagen_original,imagen_final,altura_final, anchura_final,lista_fotos)

def get_dominant_color(image_file):
	image = Image.open(image_file)
	try:
		single_pixel = image.resize((1,1), Image.ANTIALIAS)	
		rgb = single_pixel.getpixel((0,0))
		if isinstance(rgb,tuple):
			return rgb
	except IOError:
		return False
	return False

def fotos_a_lista(image):
	"""Lista todas las fotos q están donde se esta compilando todo"""
	archivos= os.listdir()
	new_list=[]
	for file in archivos:
		if 'jpg' in file.lower() and not image in file.lower():
			Image.open(file)
			color = get_dominant_color(file)
			if color!=False:
				tupla = (color,file)
				new_list.append(tupla)
	return sorted(new_list)

def cambiar_imagen(picture,imagen_final,height,width,list_images):
	""" recorre por pixel la imagen, da el color de este para así reemplazarla por otra"""
	image = Image.open(picture)
	image = image.resize((width,height))
	pixels = image.load()
	list_final=[]
	for y in range(height):
		list_img=[]
		for x in range (width):
			r,g,b= pixels[x,y]
			new_image = get_new_image((r,g,b) , list_images ) #ve q imagen pega más con el píxel      
			list_img.append(new_image)
		name="fila_{}.jpg".format(y)
		img_row = paste(list_img,1,name,50,50) # me tiene q devolves una hilera ya toda pegada
		list_final.append(name)
	new_name= "{}_{}ka.jpg".format(x,y)
	new_image= paste(list_final,0,new_name,10000,170)
	new_image.save(imagen_final)
	borrar_trash()


def get_new_image(color,list_images):
	"""Dado un color devuelve una imagen con esa tonalidad, color es un tupla q contiene las tres tonalidades"""
	""" List_images es una lista con tuplas del tipo (nombre de imagen,luminosidad)  acomodado de menos a más luminoso
	#puedo optimizarla con una busqueda del estilo binaria """
	dist = distance_btw_colors(color,list_images[0][0])
	final_image=list_images[0]
	for image in list_images:
		new_dist= distance_btw_colors(color,image[0])
		if new_dist<dist:
			dist=new_dist
			final_image=image
	return final_image[1] #devuelve el nombre

def paste(list_im,mode,name,width,high): #funciona bien 
	"""Pega las imagenes dadas en un lista, si el modo es 1 de manera horizontal, modo 0, vertical"""
	imgs  = [ Image.open(i) for i in list_im ]
	for i in range (len(imgs)):
		imgs[i]= imgs[i].resize((width,high))
# pick the image which is the smallest, and resize the others to match it (can be arbitrary image shape here)
	min_shape = sorted( [(np.sum(i.size), i.size ) for i in imgs])[0][1]
	if mode == 1:
		imgs_comb = np.hstack( (np.asarray( i.resize(min_shape))for i in imgs))#horizontal
	else:
		imgs_comb = np.vstack( (np.asarray( i.resize(min_shape))for i in imgs)) #vertical
# save that beautiful picture
	imgs_comb = Image.fromarray( imgs_comb)
	imgs_comb.save( name )
	return(imgs_comb)  
 

convert(IMAGEN_ORIGINAL,IMAGEN_FINAL)