在本篇博客中，我们将实现两个功能：
将所有头像合并为大图 将所有头像以某个模板合成大图同样，先给上所有运行效果图：
代码实现
1、代码所需库
import requests,codecs,re,urllib,os,random,math from PIL import Image import numpy as np import cv2 as cv
2、代码讲解
本篇博客就不再讲解如何获取好友头像了，需要的可以参考这篇博文：
python爬虫-从QQ邮箱获取好友信息并爬取头像
现在，我们已经有了所有的好友头像，接下来我们先实现对所有头像的集合咯
2.1、将小头像合并为大图
对于这个，就是直接将每个小头像贴在大图上就行了，这个利用Image的paste函数就可以解决。对于贴的顺序就可以直接按照下面图示一个个贴：
所以，直接给出代码：
def simple_split(filepackage,size,littlesize): #简单拼接，参数为图片文件名，每行每列的size，小头像图片的大小
row = size[0]
col = size[1]
bigimg = Image.new('RGBA',(littlesize*row,littlesize*col)) #结果图
number = 0
for i in range(row): #行
for j in range(col): #列
randpic = random.randint(1,friends_count)
img = Image.open(filepackage+str(randpic)+'.png').convert('RGBA')
img = img.resize((littlesize,littlesize))
loc = (i*littlesize,j*littlesize,(i+1)*littlesize,(j+1)*littlesize)
print(loc,number)
number+=1
bigimg.paste(img,loc)
bigimg.save(resultSavePath)
由于好友不多，所以我们每次就随机选择一个好友头像贴上去，所以如果你的密度大的话最后出现的头像有很多重复的头像。
给大家展示下最后我的图片吧：
2.2、以某个图片为模板拼接图片
由于不清楚有没有能够直接做出来的第三方库，所有我就自己造了个小轮子。
思路：
将模板分为A x B的小图，就将它的位置形容为 pic[i][j] 吧，然后获取每个小图的平均RGB值，将 pic[i][j] 的平均RGB值和好友头像的RGB值做对比，找出最接近的头像，然后将该头像插入在图像的 pic[i][j] 处。
思路还是比较简单吧
