Python 批量爬取猫咪图片实现千图成像 前言 爬取猫咪图

发表于

一起用代码吸猫！本文正在参与【喵星人征文活动】

前言

使用 Python 爬取猫咪图片，并为猫咪🐱制作千图成像！

爬取猫咪图片

本文使用的 Python 版本是 3.10.0 版本，可直接在官网下载：www.python.org 。

Pythonn 的安装配置过程在此不做详细介绍，网上随意搜都是教程！

1、爬取绘艺素材网站

爬取网站：猫咪图片

首先安装必须的库：

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bash复制代码pip install BeautifulSoup4
pip install requests
pip install urllib3
pip install lxml

爬取图片代码：

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python复制代码from bs4 import BeautifulSoup
import requests
import urllib.request
import os

# 第一页猫咪图片网址
url = 'https://www.huiyi8.com/tupian/tag-%E7%8C%AB%E5%92%AA/1.html'
# 图片保存路径，这里 r 表示不转义
path = r"/Users/lpc/Downloads/cats/"
# 判断目录是否存在，存在则跳过，不存在则创建
if os.path.exists(path):
    pass
else:
    os.mkdir(path)


# 获得所有猫咪图片网页地址
def allpage():
    all_url = []
    # 循环翻页次数 20 次
    for i in range(1, 20):
        # 替换翻页的页数，这里的 [-6] 是指网页地址倒数第 6 位
        each_url = url.replace(url[-6], str(i))
        # 将所有获取的 url 加入 all_url 数组
        all_url.append(each_url)
    # 返回所有获取到的地址
    return all_url


# 主函数入口
if __name__ == '__main__':
    # 调用 allpage 函数获取所有网页地址
    img_url = allpage()
    for url in img_url:
        # 获得网页源代码
        requ = requests.get(url)
        req = requ.text.encode(requ.encoding).decode()
        html = BeautifulSoup(req, 'lxml')
        # 添加一个 url 数组
        img_urls = []
        # 获取 html 中所有 img 标签的内容
        for img in html.find_all('img'):
            #  筛选匹配 src 标签内容以 http 开头，以 jpg 结束
            if img["src"].startswith('http') and img["src"].endswith("jpg"):
                # 将符合条件的 img 标签加入 img_urls 数组
                img_urls.append(img)
        # 循环数组中所有 src
        for k in img_urls:
            # 获取图片 url
            img = k.get('src')
            # 获取图片名称，强制类型转换很重要
            name = str(k.get('alt'))
            type(name)
            # 给图片命名
            file_name = path + name + '.jpg'
            # 通过图片 url 和图片名称下载猫咪图片
            with open(file_name, "wb") as f, requests.get(img) as res:
                f.write(res.content)
            # 打印爬取的图片
            print(img, file_name)

📢 注意： 以上代码无法直接复制运行，需要修改下载图片路径：/Users/lpc/Downloads/cats，请修改为读者本地的保存路径！

爬取成功：

共爬取 346 张猫咪图片！

2、爬取 ZOL 网站

爬取 ZOL 网址：萌猫

爬取代码：

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python复制代码import requests
import time
import os
from lxml import etree

# 请求的路径
url = 'https://desk.zol.com.cn/dongwu/mengmao/1.html'
# 图片保存路径，这里 r 表示不转义
path = r"/Users/lpc/Downloads/ZOL/"
# 这里是你要保存的路径位置 前面的r 表示这段不转义
if os.path.exists(path):  # 判断目录是否存在，存在则跳过，不存在则创建
    pass
else:
    os.mkdir(path)
# 请求头
headers = {"Referer": "Referer: http://desk.zol.com.cn/dongman/1920x1080/",
           "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/70.0.3538.77 Safari/537.36", }

headers2 = {
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/72.0.3626.81 Safari/537.36 SE 2.X MetaSr 1.0", }


def allpage():  # 获得所有网页
    all_url = []
    for i in range(1, 4):  # 循环翻页次数
        each_url = url.replace(url[-6], str(i))  # 替换
        all_url.append(each_url)
    return all_url  # 返回地址列表


# TODO 获取到Html页面进行解析
if __name__ == '__main__':
    img_url = allpage()  # 调用函数
    for url in img_url:
        # 发送请求
        resq = requests.get(url, headers=headers)
        # 显示请求是否成功
        print(resq)
        # 解析请求后获得的页面
        html = etree.HTML(resq.text)
        # 获取a标签下进入高清图页面的url
        hrefs = html.xpath('.//a[@class="pic"]/@href')
        # TODO 进入更深一层获取图片 高清图片
        for i in range(1, len(hrefs)):
            # 请求
            resqt = requests.get("https://desk.zol.com.cn" + hrefs[i], headers=headers)
            # 解析
            htmlt = etree.HTML(resqt.text)
            srct = htmlt.xpath('.//img[@id="bigImg"]/@src')
            # 截图片名称
            imgname = srct[0].split('/')[-1]
            # 根据url获取图片
            img = requests.get(srct[0], headers=headers2)
            # 执行写入图片到文件
            with open(path + imgname, "ab") as file:
                file.write(img.content)
            # 打印爬取的图片
            print(img, imgname)

爬取成功：

共爬取 81 张猫咪图片！

3、爬取百度图片网站

爬取百度网站：百度猫咪图片

1、爬取图片代码：

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python复制代码import requests
import os
from lxml import etree
path = r"/Users/lpc/Downloads/baidu1/"
# 判断目录是否存在，存在则跳过，不存在则创建
if os.path.exists(path):
    pass
else:
    os.mkdir(path)

page = input('请输入要爬取多少页：')
page = int(page) + 1
header = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 11_1_0) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/87.0.4280.88 Safari/537.36'
}
n = 0
pn = 1
# pn是从第几张图片获取 百度图片下滑时默认一次性显示30张
for m in range(1, page):
    url = 'https://image.baidu.com/search/acjson?'

    param = {
        'tn': 'resultjson_com',
        'logid': '7680290037940858296',
        'ipn': 'rj',
        'ct': '201326592',
        'is': '',
        'fp': 'result',
        'queryWord': '猫咪',
        'cl': '2',
        'lm': '-1',
        'ie': 'utf-8',
        'oe': 'utf-8',
        'adpicid': '',
        'st': '-1',
        'z': '',
        'ic': '0',
        'hd': '1',
        'latest': '',
        'copyright': '',
        'word': '猫咪',
        's': '',
        'se': '',
        'tab': '',
        'width': '',
        'height': '',
        'face': '0',
        'istype': '2',
        'qc': '',
        'nc': '1',
        'fr': '',
        'expermode': '',
        'nojc': '',
        'acjsonfr': 'click',
        'pn': pn,  # 从第几张图片开始
        'rn': '30',
        'gsm': '3c',
        '1635752428843=': '',
    }
    page_text = requests.get(url=url, headers=header, params=param)
    page_text.encoding = 'utf-8'
    page_text = page_text.json()
    print(page_text)
    # 先取出所有链接所在的字典，并将其存储在一个列表当中
    info_list = page_text['data']
    # 由于利用此方式取出的字典最后一个为空，所以删除列表中最后一个元素
    del info_list[-1]
    # 定义一个存储图片地址的列表
    img_path_list = []
    for i in info_list:
        img_path_list.append(i['thumbURL'])
    # 再将所有的图片地址取出，进行下载
    # n将作为图片的名字
    for img_path in img_path_list:
        img_data = requests.get(url=img_path, headers=header).content
        img_path = path + str(n) + '.jpg'
        with open(img_path, 'wb') as fp:
            fp.write(img_data)
        n = n + 1

    pn += 29

2、爬取代码

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python复制代码# -*- coding:utf-8 -*-
import requests
import re, time, datetime
import os
import random
import urllib.parse
from PIL import Image  # 导入一个模块

imgDir = r"/Volumes/DBA/python/img/"
# 设置headers 为了防止反扒，设置多个headers
# chrome，firefox，Edge
headers = [
    {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/84.0.4147.105 Safari/537.36',
        'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.8,zh-TW;q=0.7,zh-HK;q=0.5,en-US;q=0.3,en;q=0.2',
        'Connection': 'keep-alive'
    },
    {
        "User-Agent": 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:79.0) Gecko/20100101 Firefox/79.0',
        'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.8,zh-TW;q=0.7,zh-HK;q=0.5,en-US;q=0.3,en;q=0.2',
        'Connection': 'keep-alive'
    },
    {
        "User-Agent": 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/70.0.3538.102 Safari/537.36 Edge/18.19041',
        'Accept-Language': 'zh-CN',
        'Connection': 'keep-alive'
    }
]

picList = []  # 存储图片的空 List

keyword = input("请输入搜索的关键词：")
kw = urllib.parse.quote(keyword)  # 转码


# 获取 1000 张百度搜索出来的缩略图 list
def getPicList(kw, n):
    global picList
    weburl = r"https://image.baidu.com/search/acjson?tn=resultjson_com&logid=11601692320226504094&ipn=rj&ct=201326592&is=&fp=result&queryWord={kw}&cl=2&lm=-1&ie=utf-8&oe=utf-8&adpicid=&st=&z=&ic=&hd=&latest=&copyright=&word={kw}&s=&se=&tab=&width=&height=&face=&istype=&qc=&nc=1&fr=&expermode=&force=&cg=girl&pn={n}&rn=30&gsm=1e&1611751343367=".format(
        kw=kw, n=n * 30)
    req = requests.get(url=weburl, headers=random.choice(headers))
    req.encoding = req.apparent_encoding  # 防止中文乱码
    webJSON = req.text
    imgurlReg = '"thumbURL":"(.*?)"'  # 正则
    picList = picList + re.findall(imgurlReg, webJSON, re.DOTALL | re.I)


for i in range(150):  # 循环数比较大，如果实际上没有这么多图，那么 picList 数据不会增加。
    getPicList(kw, i)

for item in picList:
    # 后缀名 和名字
    itemList = item.split(".")
    hz = ".jpg"
    picName = str(int(time.time() * 1000))  # 毫秒级时间戳
    # 请求图片
    imgReq = requests.get(url=item, headers=random.choice(headers))
    # 保存图片
    with open(imgDir + picName + hz, "wb") as f:
        f.write(imgReq.content)
    #  用 Image 模块打开图片
    im = Image.open(imgDir + picName + hz)
    bili = im.width / im.height  # 获取宽高比例，根据宽高比例调整图片大小
    newIm = None
    # 调整图片的大小，最小的一边设置为 50
    if bili >= 1:
        newIm = im.resize((round(bili * 50), 50))
    else:
        newIm = im.resize((50, round(50 * im.height / im.width)))
    # 截取图片中 50*50 的部分
    clip = newIm.crop((0, 0, 50, 50))  # 截取图片,crop 裁切
    clip.convert("RGB").save(imgDir + picName + hz)  # 保存截取的图片
    print(picName + hz + " 处理完毕")

爬取成功：

总结： 三个网站共爬取 1600 张猫咪图片！

千图成像

爬取千张图片之后，接下来就需要使用图片拼接成一张猫咪图片，即千图成像。

1、Foto-Mosaik-Edda 软件实现

首先下载软件：Foto-Mosaik-Edda Installer，如果无法下载，直接百度搜索 foto-mosaik-edda！

Windows 安装 Foto-Mosaik-Edda 过程比较简单！

📢 注意： 但是需要提前安装 .NET Framework 2，否则报错如下无法成功安装！

启用 .NET Framework 2 的方式：

确认已经成功启用：

接下来就可以继续安装！

安装完成后，打开如下：

第一步，创建一个图库：

第二步，千图成像：

这里勾选第一步创建好的图库：

见证奇迹的时刻：

再制作一张可爱的猫咪：

大功告成！

2、使用 Python 实现

首先，选取一张图片：

运行以下代码：

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python复制代码# -*- coding:utf-8 -*-
from PIL import Image
import os
import numpy as np

imgDir = r"/Volumes/DBA/python/img/"
bgImg = r"/Users/lpc/Downloads/494.jpg"


# 获取图像的平均颜色值
def compute_mean(imgPath):
    '''
    获取图像平均颜色值
    :param imgPath: 缩略图路径
    :return: （r，g，b）整个缩略图的rgb平均值
    '''
    im = Image.open(imgPath)
    im = im.convert("RGB")  # 转为 rgb模式
    # 把图像数据转为数据序列。以行为单位，每行存储每个像素点的色彩
    '''如：
     [[ 60  33  24] 
      [ 58  34  24]
      ...
      [188 152 136] 
      [ 99  96 113]]

     [[ 60  33  24] 
      [ 58  34  24]
      ...
      [188 152 136] 
      [ 99  96 113]]
    '''
    imArray = np.array(im)
    # mean()函数功能：求指定数据的取均值
    R = np.mean(imArray[:, :, 0])  # 获取所有 R 值的平均值
    G = np.mean(imArray[:, :, 1])
    B = np.mean(imArray[:, :, 2])
    return (R, G, B)


def getImgList():
    """
    获取缩略图的路径及平均色彩
    :return: list，存储了图片路径、平均色彩值。
    """
    imgList = []
    for pic in os.listdir(imgDir):
        imgPath = imgDir + pic
        imgRGB = compute_mean(imgPath)
        imgList.append({
            "imgPath": imgPath,
            "imgRGB": imgRGB
        })
    return imgList


def computeDis(color1, color2):
    '''
    计算两张图的颜色差，计算机的是色彩空间距离。
    dis = (R**2 + G**2 + B**2)**0.5
    参数：color1，color2 是色彩数据 （r，g，b）
    '''
    dis = 0
    for i in range(len(color1)):
        dis += (color1[i] - color2[i]) ** 2
    dis = dis ** 0.5
    return dis


def create_image(bgImg, imgDir, N=2, M=50):
    '''
    根据背景图，用头像填充出新图
    bgImg：背景图地址
    imgDir：头像目录
    N：背景图缩放的倍率
    M：头像的大小（MxM）
    '''
    # 获取图片列表
    imgList = getImgList()

    # 读取图片
    bg = Image.open(bgImg)
    # bg = bg.resize((bg.size[0] // N, bg.size[1] // N))  # 缩放。建议缩放下原图，图片太大运算时间很长。
    bgArray = np.array(bg)
    width = bg.size[0] * M  # 新生成图片的宽度。每个像素倍放大 M 倍
    height = bg.size[1] * M  # 新生成图片的高度

    # 创建空白的新图
    newImg = Image.new('RGB', (width, height))

    # 循环填充图
    for x in range(bgArray.shape[0]):  # x，行数据,可以用原图宽替代
        for y in range(bgArray.shape[1]):  # y，列数据，,可以用原图高替代
            # 找到距离最小的图片
            minDis = 10000
            index = 0
            for img in imgList:
                dis = computeDis(img['imgRGB'], bgArray[x][y])
                if dis < minDis:
                    index = img['imgPath']
                    minDis = dis
            # 循环完毕，index 就是存储了色彩最相近的图片路径
            #         minDis 存储了色彩差值
            # 填充
            tempImg = Image.open(index)  # 打开色差距离最小的图片
            # 调整图片大小，此处可以不调整，因为我在下载图的时候就已经调整好了
            tempImg = tempImg.resize((M, M))
            # 把小图粘贴到新图上。注意 x，y ，行列不要搞混了。相距 M 粘贴一张。
            newImg.paste(tempImg, (y * M, x * M))
            print('(%d, %d)' % (x, y))  # 打印进度。格式化输出 x，y

    # 保存图片
    newImg.save('final.jpg')  # 最后保存图片


create_image(bgImg, imgDir)

运行结果：

从上图可以发现，图片的清晰度堪比原图，放大之后小图依然清晰可见！

📢 注意： 使用 Python 运行会比较慢！

写在最后

😄 真好，又可以愉快地吸猫了~

本文参考：

本文转载自: 掘金

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