利用Python在Excel中绘制图片的实现方法

Ivy

发布时间：2026-10-11| 3人浏览过

原创

本文介绍如何使用Python在Excel中绘制图片。通过OpenCV读取图像像素RGB值，利用Pandas处理数据，结合xlsxwriter调整行列尺寸，最后使用openpyxl将颜色填充至单元格。该方法适用于低分辨率图像，高像素图片可能导致Excel卡顿。

实现原理与核心步骤

在Excel中“画图”的本质是将图像的像素颜色映射到Excel单元格的背景色上。具体流程分为以下几个阶段：

图像读取：使用OpenCV读取图片，获取每个像素点的RGB值。
数据转换：将RGB十进制值转换为十六进制颜色代码。
Excel初始化：使用xlsxwriter创建Excel文件，并调整单元格尺寸以匹配像素比例。
颜色填充：使用openpyxl遍历单元格，将对应的十六进制颜色应用到单元格背景。

环境准备

首先需要安装必要的Python库。由于OpenCV的安装可能较慢，建议使用国内镜像源。

pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple opencv-python

在代码中，我们需要导入以下库：

cv2：用于读取图像和处理像素数据。
xlsxwriter：用于创建Excel文件并调整行列宽度和高度。
openpyxl：用于加载Excel文件并填充单元格颜色。
numpy和pandas：用于高效处理数组和DataFrame数据。

import cv2   #导入OpenCV库
import xlsxwriter #利用这个调整行高列宽
import openpyxl  #利用这个填充颜色
import numpy as np #下面这两个是数据存储的两种方式，用此种方式处理数据，比列表高效，具体可自行查看文档
import pandas as pd

核心代码实现

我们将整个过程封装在一个类ImageToExcel中，包含初始化、尺寸调整、数据转换和颜色填充四个主要方法。

1. 初始化与图像读取

在初始化方法中，使用cv2.imread读取图片，并保存Excel文件路径。

class ImageToExcel():
 def __init__(self,image_path,excel_path):
  self.imgviewx=cv2.imread(image_path,cv2.IMREAD_COLOR)
  self.excel_path=excel_path

2. 调整Excel行列尺寸

为了使Excel单元格看起来接近正方形，需要调整列宽和行高。使用xlsxwriter创建文件并添加工作表。

#excel行高列宽调整
 def excel_size(self):
  workbook = xlsxwriter.Workbook(self.excel_path)
  worksheet = workbook.add_worksheet('test')
  worksheet.set_column('A:CAA', 1)
  for x in range(2000):worksheet.set_row(x, 8.4)
  workbook.close()

注意：列宽设置为1时，实际显示约为0.94。行高需要通过循环单独设置，这里设置为8.4。

3. 十进制转十六进制

将RGB的十进制值转换为十六进制颜色代码。使用hex函数，并去除前缀0x，不足两位时补0。

#10进制转化为16进制
 def ten2_16(self,num):
  num1 = hex(num).replace('0x', '')
  return num1 if len(num1) > 1 else '0' + num1

4. 获取RGB数据并转换

使用numpy和pandas处理图像数据。注意OpenCV读取的RGB顺序是BGR，因此需要调整通道顺序。

#获取像素数据并转化为16进制
 def get_rgb_data(self):
  self.excel_size()
  data_r=pd.DataFrame( np.array(self.imgviewx)[:,:,2] ).applymap(self.ten2_16)
  data_g=pd.DataFrame( np.array(self.imgviewx)[:,:,1] ).applymap(self.ten2_16)
  data_b=pd.DataFrame( np.array(self.imgviewx)[:,:,0] ).applymap(self.ten2_16)
  return (data_r+data_g+data_b).values

这里分别提取R、G、B通道，转换为十六进制后拼接成颜色代码。

5. 颜色填充

使用openpyxl加载Excel文件，遍历每个单元格并填充颜色。

 def color_fill(self):
  rgb_list=self.get_rgb_data()
  wb = openpyxl.load_workbook(self.excel_path)
  ws = wb['test']
  for x,tmp1 in list(enumerate(rgb_list)):
   print('总共有%s行，已填充%s行，还剩下%s行'%(len(rgb_list),x+1,len(rgb_list)-x-1))
   for y ,tmp2 in list(enumerate(tmp1)):
    ws.cell(x+1,y+1).fill = openpyxl.styles.fills.GradientFill(stop=[str(tmp2),str(tmp2)])
  wb.save(self.excel_path)

完整代码与运行示例

以下是完整的代码实现，包括初始化、尺寸调整、数据转换和颜色填充。

import cv2   #导入OpenCV库
import xlsxwriter #利用这个调整行高列宽
import openpyxl  #利用这个填充颜色
import numpy as np #下面这两个是数据存储的两种方式，用此种方式处理数据，比列表高效
import pandas as pd

class ImageToExcel():
 #初始化
 def __init__(self,image_path,excel_path):
  self.imgviewx=cv2.imread(image_path,cv2.IMREAD_COLOR)
  self.excel_path=excel_path
 # excel行高列宽调整
 def excel_size(self):
  workbook = xlsxwriter.Workbook(self.excel_path)
  worksheet = workbook.add_worksheet('test')
  worksheet.set_column('A:CAA', 1)
  for x in range(2000): worksheet.set_row(x, 8.4)
  workbook.close()
 #rgb转16进制颜色码
 def ten2_16(self,num):
  tmp = hex(num).replace('0x', '')
  return tmp if len(tmp) > 1 else '0' + tmp
 #获取像素数据并转化为16进制
 def get_rgb_data(self):
  self.excel_size()
  data_r=pd.DataFrame( np.array(self.imgviewx)[:,:,2] ).applymap(self.ten2_16)
  data_g=pd.DataFrame( np.array(self.imgviewx)[:,:,1] ).applymap(self.ten2_16)
  data_b=pd.DataFrame( np.array(self.imgviewx)[:,:,0] ).applymap(self.ten2_16)
  return (data_r+data_g+data_b).values
 #颜色填充
 def color_fill(self):
  rgb_list=self.get_rgb_data()
  wb = openpyxl.load_workbook(self.excel_path)
  ws = wb['test']
  for x,tmp1 in list(enumerate(rgb_list)):
   print('总共有%s行，已填充%s行，还剩下%s行'%(len(rgb_list),x+1,len(rgb_list)-x-1))
   for y ,tmp2 in list(enumerate(tmp1)):
    ws.cell(x+1,y+1).fill = openpyxl.styles.fills.GradientFill(stop=[str(tmp2),str(tmp2)])
  wb.save(self.excel_path)
excel_path='test23.xlsx'
image_path='tttt.png'
image=ImageToExcel(image_path,excel_path)
image.color_fill()