补完-用Excel复原图片（单元格替代像素 娱乐用）

补完-用Excel复原图片（单元格替代像素 娱乐用）

三月 29, 2025 阅读量

起因是在朋友建议下开始看数据分析相关教程，在看到numpy时，发现可以用来存取图像像素数据。很早之前有过把图片在Excel中表示的想法，就是通过单元格背景色来替代像素，当时想用VBA来的吧，但是最终没有实现，于是现在用Python来补完当初的想法

安装依赖

NumpPy：Python中用于科学计算的核心库
Pillow：图像处理库
OpenPyXL：操作Excel文件的第三方库

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pip install numpy pillow openpyxl


这里NumpPy和Pillow安装过了，忘了是不是自己安装的了。

简易尝试

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from PIL import Image
import numpy as np
import openpyxl
from openpyxl.styles import PatternFill
from openpyxl.utils import get_column_letter

def image_to_excel(image_path, output_file):
    # 读取图片并转换为numpy数组
    img = Image.open(image_path)
    img_array = np.array(img)
    height, width = img_array.shape[:2]

    # 创建Excel工作簿
    wb = openpyxl.Workbook()
    ws = wb.active

    # 设置单元格为正方形
    for row in range(1, height+1):
        ws.row_dimensions[row].height = 1.5  # 行高（单位：点）
    
    for col in range(1, width+1):
        col_letter = get_column_letter(col)
        ws.column_dimensions[col_letter].width = 0.25  # 列宽（单位：字符）

    # 遍历每个像素设置颜色
    for y in range(height):
        for x in range(width):
            # 获取像素RGB值（忽略alpha通道）
            r, g, b = img_array[y, x, :3]
            
            # 转换为Excel的ARGB十六进制格式
            hex_color = "{0:02X}{1:02X}{2:02X}".format(r, g, b)
            
            # 创建填充样式
            fill = PatternFill(
                start_color=hex_color,
                end_color=hex_color,
                fill_type='solid'
            )
            
            # 设置单元格填充
            cell = ws.cell(row=y+1, column=x+1)
            cell.fill = fill

    # 保存文件
    wb.save(output_file)
    print(f"文件已保存至：{output_file}")

if __name__ == "__main__":
    input_image = "input.png"  # 输入图片路径
    output_excel = "output.xlsx"  # 输出Excel路径
    image_to_excel(input_image, output_excel)

执行效果：

改进

  1. 图片尺寸限制：Excel最大支持1048576行×16384列。但是实际远远达不到这个大小，Excel就无法正常打开了……尝试了很多，最终也无法解决，也没有尝试出阈值，就把图片大小限定在500*500像素以内了，实际上支持的更多。
    文件无法正常打开，修复后单元格背景色丢失：

    尝试能正常打开阈值：
  2. 支持透明通道处理（Alpha 通道）。
  3. 增加进度条，性能优化。

完整代码如下：

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from PIL import Image
import numpy as np
import openpyxl
import sys
import gc
from openpyxl.styles import PatternFill
from openpyxl.utils import get_column_letter
from openpyxl.cell import WriteOnlyCell

# 内存优化配置
gc.enable()
gc.set_threshold(1000, 10, 10)

MAX_ROWS = 500 #1048576
MAX_COLS = 500 #16384
DEFAULT_BG = (255, 255, 255)

def alpha_blend(foreground, background):
    #向量化Alpha混合
    alpha = foreground[..., 3].astype(np.float32) / 255.0
    alpha = np.expand_dims(alpha, axis=-1)
    
    bg_array = np.full(foreground.shape[:2] + (3,), background, dtype=np.uint16)
    blended = foreground[..., :3].astype(np.uint16) * alpha + bg_array * (1 - alpha)
    return np.clip(blended, 0, 255).astype(np.uint8)

def image_to_excel(image_path, output_file, bg_color=DEFAULT_BG):
    # 颜色缓存字典
    color_cache = {}
    
    with Image.open(image_path) as img:
        rgba_img = img.convert('RGBA')
        width, height = rgba_img.size
        
        if width > MAX_COLS or height > MAX_ROWS:
            raise ValueError(f"图片尺寸超过Excel限制（最大{MAX_COLS}x{MAX_ROWS}）")
        
        # 创建写优化工作簿
        wb = openpyxl.Workbook(write_only=True)
        ws = wb.create_sheet()
        
        # 设置列宽
        for col_idx in range(width):
            ws.column_dimensions[get_column_letter(col_idx + 1)].width = 0.25
        # 设置行高
        for row in range(1, height + 1):
            ws.row_dimensions[row].height = 1.5  # 行高
        
        # 转换图像数据
        img_array = np.array(rgba_img)
        blended = alpha_blend(img_array, bg_color)
        
        # 批量处理行数据
        total_pixels = height * width
        processed = 0
        
        for y in range(height):
            row = []
            for x in range(width):
                r, g, b = blended[y, x]
                hex_color = f"{r:02X}{g:02X}{b:02X}"
                
                # 创建单元格并应用缓存样式
                cell = WriteOnlyCell(ws, value="")
                if hex_color not in color_cache:
                    color_cache[hex_color] = PatternFill(
                        start_color=hex_color,
                        end_color=hex_color,
                        fill_type='solid'
                    )
                cell.fill = color_cache[hex_color]
                row.append(cell)
                
                # 进度跟踪
                processed += 1
                if processed % 10000 == 0:
                    sys.stdout.write(f"\r处理进度: {processed}/{total_pixels} ({processed/total_pixels:.1%})")
                    sys.stdout.flush()
            
            # 添加行并设置行高
            ws.append(row)
            #ws.row_dimensions[y + 1].height = 1
        
        # 分块保存（处理大文件）
        try:
            wb.save(output_file)
            print(f"\n文件保存成功: {output_file}")
        except Exception as e:
            print(f"\n保存失败: {str(e)}")
            raise

if __name__ == "__main__":
    import argparse
    parser = argparse.ArgumentParser(description='高性能图片转Excel工具')
    parser.add_argument('input', help='输入图片路径')
    parser.add_argument('-o', '--output', default='output.xlsx', help='输出文件路径')
    parser.add_argument('-b', '--background', nargs=3, type=int, default=DEFAULT_BG,
                      metavar=('R', 'G', 'B'), help='背景颜色 (默认: 255 255 255)')
    
    args = parser.parse_args()
    
    try:
        print(f"处理中: {args.input}")
        image_to_excel(args.input, args.output, tuple(args.background))
    except Exception as e:
        print(f"错误发生: {str(e)}")

执行效果如下：