1. 简介
在进行图片处理时，我们可能需要检测图片是否存在像素化（就是所说的马赛克）。像素化的图片质量往往比较低，影响美观性和识别率。那么如何用 Python 检测图片是否有马赛克呢？
2. 图片的像素化
像素化是一种针对图片的处理技术，利用像素化来隐藏敏感信息或调整画面风格。它是一种将图片中的细节处理为较大的像素点的过程，这些像素点的色彩与距离较近的像素点色彩相同，且不会改变图像中的主要形状结构。
下面就是一张被像素化的图片。
3. 图片的读取
Python 中可以使用 PIL 库来读取和处理图片。
from PIL import Image
im = Image.open('image.jpg')
这里我们将文件名传递给 open() 函数，来打开的想要检测的图片文件。Image 是一个 Image 类型的实例。
3.1 获取图片的像素数量
获取图片的像素数量有多种方法，比如可以调用 Image 实例的 size 的属性，例如：
width, height = im.size
这里我们定义了变量 width 和 height，使用 size() 方法可以返回包含图片宽度和高度的二元组，这个二元组表示的就是图片总像素的数量。
4. 检测马赛克
在我们检测马赛克之前，我们需要先了解下马赛克的特征。常见的马赛克特征有：
颜色变化明显，黑白分明
边缘相对清晰
像素块之间的边缘处变化突然
基于以上特征，我们便可以实现马赛克检测算法。
4.1 马赛克检测算法实现
在该算法中，我们将从左到右、从上到下地遍历图片每一个像素，然后用较大的窗口检测像素块。根据像素块的颜色变化、边缘信息等特征，我们可以得出一个像素块是否是马赛克。
import numpy as np
def detect_mosaic(image):
"""
检测图片是否有马赛克，有返回True，没有返回False
"""
mosaic_count = 0 # 计算马赛克数量
width, height = image.size # 获取图片宽和高
for row in range(0, height-8, 8):
for col in range(0, width-8, 8):
# 获取8x8像素块
pixels = []
for i in range(row, row+8):
for j in range(col, col+8):
pixels.append(image.getpixel((j,i)))
pixels = np.array(pixels,dtype=np.uint8).reshape((8,8,3))
pixel_mean = np.mean(pixels,axis=(0,1)) #计算像素块均值
threshold = 50 #阈值
#判断像素块是否为马赛克
if np.mean(np.abs(pixel_mean-np.mean(pixels,axis=(0,1)))>threshold):
mosaic_count+=1
if mosaic_count>30: # 如果马赛克数量大于30，则返回图片存在马赛克
return True
else:
return False
在这个算法中，我们使用了 NumPy 库来计算像素块的均值，以及判断像素块是否为马赛克。我们使用阈值将马赛克与其他正常块进行区分。
5.调用马赛克检测函数
在上述方法中，我们定义了一个马赛克检测函数 detect_mosaic。下面我们将对一个测试图片进行调用：
# 图片读取
image = Image.open("test.jpg")
if detect_mosaic(image):
print("此图片存在马赛克！")
else:
print("此图片不存在马赛克！")
在该例中，我们将 test.jpg 的图片文件传递到 detect_mosaic 函数中，如果检测到马赛克，则返回图片存在马赛克。
6. 总结
本文介绍了 Python 对于图片马赛克的检测算法，并给出了一个实现的例子。通过这个例子，您可以更加深入地理解图片马赛克的特征以及针对这种特征实现的马赛克检测算法。同时，您也可以自己尝试对该例代码进行优化。