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Python自动化办公之玩转图片

2024-12-03 01:59

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 本文转载自微信公众号「Python七号」,作者somenzz。转载本文请联系Python七号公众号。

有很多非 IT 行业的朋友都在学 Python,他们的目的也很简单,就是想提高下工作效率,简单重复的工作希望用 Python 搞定。

因此我准备写一些 Python 自动化办公系列相关文章,代码都是可以在 Python3 上正确运行的,复制下代码,再调整下细节,就可以使用。

首先发在公众号上,然后同步到知识星球。

为什么同步到知识星球,因为公众号的文章修改起来非常麻烦,而知识星球就比较简单了,这样文章里的代码可以不停迭代更新,重要的是有问题还可以一对一进行提问。加入星球的方式后续会公布。

在日常的工作生活中,我们会经常与图片打交道,比如下载图片,压缩图片,删除图片的元数据防止隐私泄漏,拼接长图,图片文字识别,加水印等等。

今天就来分享下如何简单的使用 Python 来玩转这些操作。

1、下载图片

下载图片是最简单的操作了,无非就是先找到图片的 url,使用标准库或者 requests 库去请求这个 url,然后将得到的数据保存为文件即可。

下面分享三种方法来下载图片。

方法一,使用标准库。

  1. from urllib.request import urlretrieve 
  2. from pathlib import Path 
  3. import ssl 
  4. def urllib_download(img_url, download_path): 
  5.     ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context 
  6.     urlretrieve(img_url, Path(download_path) / 'image1.png')  

方法二,使用 requests。

  1. import requests 
  2. def request_download(img_url, download_path): 
  3.     r = requests.get(img_url) 
  4.     with open(f'{download_path}/image2.png''wb'as f: 
  5.         f.write(r.content) 

方法二,使用 requests 的流式下载,适用于较大,网速慢,容易下载失败的图片。

  1. import requests 
  2. def requests_chunk_download(img_url, download_path): 
  3.     r = requests.get(img_url, stream=True)     
  4.     with open(f'{download_path}/image3.png''wb'as f: 
  5.         for chunk in r.iter_content(chunk_size=32): 
  6.             f.write(chunk) 

分别下载一个图片看看结果:

  1. if __name__ == '__main__'
  2.     img_url = 'https://www.528045.com/file/upload/202412/01/wntmoku3of4.png' 
  3.     download_path = Path('/Users/aaron/tmp/images'
  4.     download_path.mkdir(exist_ok=True
  5.     urllib_download(img_url,download_path.as_posix()) 
  6.     request_download(img_url, download_path.as_posix()) 
  7.     requests_chunk_download(img_url, download_path.as_posix()) 

三种方法下载图片的大小是一样的。

如果自动下载某网站的全部图片,其实一点也不复杂,无非就是找规律,如何获取全部图片的 url,然后循环调用以上三个函数。

获取图片 url 可能会涉及正则表达式,关于正则表达式,可以参考前文学会正则表达式,玩弄文本于股掌之中

2、压缩图片

有一次我用邮箱向老板发送 5 张图片时,foxmail 提示我是否启用 QQ 邮箱的超大附件功能,原来 5 张图片已经 40+ MB,现在的手机拍摄的真是太清晰了。

不过工作中的图片能看清楚内容就可以了,完全没有必要整那么清晰,文件太大,发给老板,老板打开图片也会卡,体验非常不好,于是我就想如何使用 Python 来压缩图片。

找了很多方法,都不是很理想,有的软件下载后才发现是付费的,有的在使用时直接导致程序卡死,有的压缩率不够需要多次压缩,有的要求原始图片大小不能超过 5 M 有的失真有些严重。

直到我用了 tinypng 的 api 接口,才发现这真的好用,图片几乎不失真,大多都控制在 1 MB 之内,在此分享给大家。

先打开 https://tinypng.com/developers, 在下方输入你的用户名和邮箱,就可以获取一个 API KEY。

然后 pip 安装一下这个库:

  1. pip install tinify 

编写三行代码就可以对图片进行压缩处理了:

  1. import tinify 
  2. tinify.key = '此处填入你的key' 
  3. tinify.from_file(src_img_path).to_file(dst_img_path) 

其中 src_img_path 是原图片,dst_img_path 是压缩后的图片。

比如找个目录,对文件批量压缩一下:

  1. import tinify 
  2. from pathlib import Path 
  3. import os 
  4.  
  5. tinify.key = '此处填入你的key' 
  6. path = "/Users/aaron/Documents/个人/origin" # 图片存放的路径 
  7.  
  8. for dirpath, dirs, files in os.walk(path): 
  9.     for file in files: 
  10.         file = Path(dirpath)/Path(file) 
  11.         if file.suffix.lower() in ['.jpg','.png','.gif']: 
  12.             print("compressing ..."+ file.as_posix()) 
  13.             tinify.from_file(file.as_posix()).to_file(file.with_suffix(".compressed.jpg").as_posix()) 

可以看到,压缩后的文件大小在 1M 左右或 1M 之内,打开文件对比,基本看不出任何区别:

3、删除图片的元数据

现在大部分快递已经可以对地址信息进行加密,大家的隐私保护意识也越来越高,可是一不小心,你随手发布的照片就可能暴露了你的位置信息。

因此,用户发布照片时去除照片的位置、设备、时间等隐私信息显得很有必要,这些信息又叫元数据,也就是 metadata。

Python 删除图片的元数据是有一个三方库 piexif,我使用它删除后,再用 exiftool 查看时,仍然可以查到许多隐私信息。

也就是说 piexif 删除的不够彻底,于是我用 Python 封装了 exiftool,这下,图片的元数据可以删除的干干净净。

文件 exif_tool.py 代码如下:

  1. import subprocess 
  2. import os 
  3. import json 
  4. from pathlib import Path 
  5. class ExifTool(object): 
  6.  
  7.     sentinel = "{ready}\n" 
  8.     #windows 
  9.     #sentinel = "{ready}\r\n" 
  10.  
  11.     def __init__(self, executable="/usr/bin/exiftool"): 
  12.         exiftool1 = Path("/usr/bin/exiftool"
  13.         exiftool2 = Path("/usr/local/bin/exiftool"
  14.         self.executable = executable 
  15.         if exiftool1.exists(): 
  16.             self.executable = exiftool1.as_posix() 
  17.         elif exiftool2.exists(): 
  18.             self.executable = exiftool2.as_posix() 
  19.         else
  20.             if Path(self.executable).exists(): 
  21.                 pass 
  22.             else
  23.                 raise FileNotFoundError(self.executable) 
  24.  
  25.  
  26.     def __enter__(self): 
  27.         self.process = subprocess.Popen( 
  28.             [self.executable, "-stay_open""True",  "-@""-"], 
  29.             universal_newlines=True
  30.             stdin=subprocess.PIPE, stdout=subprocess.PIPE) 
  31.         return self 
  32.  
  33.     def __exit__(self, exc_type, exc_value, traceback): 
  34.         self.process.stdin.write("-stay_open\nFalse\n"
  35.         self.process.stdin.flush() 
  36.  
  37.     def execute(self, *args): 
  38.         args = args + ("-execute\n",) 
  39.         self.process.stdin.write(str.join("\n", args)) 
  40.         self.process.stdin.flush() 
  41.         output = "" 
  42.         fd = self.process.stdout.fileno() 
  43.         while not output.endswith(self.sentinel): 
  44.             # output += os.read(fd, 4096).decode('utf-8',errors=) 
  45.             output += os.read(fd, 4096).decode('utf-8',"ignore"
  46.         return output[:-len(self.sentinel)] 
  47.  
  48.     def get_metadata(self, *filenames): 
  49.         ""
  50.         返回多个文件的 exif 信息 
  51.         ""
  52.         return json.loads(self.execute("-G""-j""-n", *filenames)) 
  53.  
  54.     def get_exif_info(self, source_img): 
  55.         ""
  56.         返回单个文件的 exif 信息 
  57.         ""
  58.         return self.get_metadata(source_img)[0] 
  59.  
  60.     def delete_exif_info(self, source_img): 
  61.         ''
  62.         删除 exif 信息后,返回剩余的 exif 信息 
  63.         ''
  64.         self.execute("-all=",source_img) 
  65.         metadata = self.get_metadata(source_img) 
  66.         return metadata[0] 

使用前先确保操作系统已经安装了 exiftool,程序默认读取两个位置:

  1. /usr/bin/exiftool 
  2. /usr/local/bin/exiftool 

也可以自己传入 exiftool 的执行路径。

使用举例:

  1. from pprint import pprint 
  2. if __name__ == '__main__'
  3.     with ExifTool() as e: 
  4.         exif = e.get_exif_info('/Users/aaron/Documents/个人/origin/文件1.jpg'
  5.         pprint(exif) 
  6.         exif = e.delete_exif_info('/Users/aaron/Documents/个人/origin/文件1.jpg'
  7.         print("========删除 exif 信息后========"
  8.         pprint(exif) 

大家可以用 piexif 和我这里提供的 exif_tool 做个对比,看看哪个删除的更彻底,有问题请留言讨论。

4、拼接长图

思路也简单,也把要拼接的图片放在数组里面,然后计算图片的最大宽度作为拼接后图片的宽度,然后一张一张拼接即可。

排版可以选择靠左对齐,或者水平居中对齐,空白位置的颜色也可以自己定义。

具体代码如下:

5、如何识别图片上的文字

这其实就是 OCR 了,非常实用,不过个人很难训练出优秀的模型,不如直接用大厂的 API。举个例子,百度云的 AI 产品,你可以在终端下执行这样一个命令来进行安装。

  1. pip install baidu-aip 

在这里我使用了百度云提供的在线文字识别产品,提供了 AipOcr 函数实现用户验证、client.basicGeneral 函数实现文字识别功能。

代码如下:

  1. from aip import AipOcr 
  2. """ 你的 APPID AK SK """ 
  3. APP_ID = '你的 App ID' 
  4. API_KEY = '你的 Api Key' 
  5. SECRET_KEY = '你的 Secret Key' 
  6. client = AipOcr(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY) 
  7. """ 读取图片 """ 
  8. def get_file_content(filePath): 
  9.     with open(filePath, 'rb'as fp: 
  10.         return fp.read() 
  11. image = get_file_content('example.png'
  12. """ 调用通用文字识别, 图片参数为本地图片 """ 
  13. result = client.basicGeneral(image) 
  14. print(result) 

在这段代码里,实现了三个功能,分别是用户验证、读取图片和识别图片。

为了更直观地看到效果,我这里对着书拍个照片,然后让它识别一下:

原图如下:

识别结果如下:

6、给图片加水印

添加自己的水印来防止别人盗图,也可以宣传品牌形象,如果要为大量图片添加文字水印,不妨使用以下方法。

  1. from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont 
  2.  
  3. def add_text_watermark(img, text): 
  4.     img = Image.open(img) 
  5.     draw = ImageDraw.Draw(img) 
  6.     myfont = ImageFont.truetype('/System/Library/Fonts/PingFang.ttc'size=100) 
  7.     fillcolor = "#ff0000" 
  8.     width, height = img.size 
  9.     draw.text((width - 700, height - 250), text, font=myfont, fill=fillcolor) 
  10.     return img 
  11.  
  12.  
  13. if __name__ == '__main__'
  14.     image = '/Users/aaron/Documents/个人/IMG_2288.compressed.jpg' 
  15.     img1 = add_text_watermark(image,'@Python七号'
  16.     img1.save("result_text_watermark.jpg","jpeg"

说明 draw.text((width - 700, height - 250), '@Python七号', font=myfont, fill=fillcolor)第一个括号填写的是位置,左上角的坐标是 (0,0),右下角的坐标是(width,heigth),本例中 (width - 700, height - 250) 相当于是右下角。

效果如下(红色部分是程序添加的):

那你可能又问下,如果加图片水印呢?比如现在有一个 logo 想添加到图片上,代码如下:

  1. from PIL import Image 
  2. def add_img_watermark(img, img_watermark): 
  3.     rgba_image = Image.open(img).convert("RGBA"
  4.     rgba_watermark = Image.open(img_watermark).convert("RGBA"
  5.     image_x, image_y = rgba_image.size 
  6.     watermark_x, watermark_y = rgba_watermark.size 
  7.     # 缩放图片 
  8.     scale = 10 
  9.     watermark_scale = max(image_x / (scale * watermark_x), image_y / (scale * watermark_y)) 
  10.     new_size = (int(watermark_x * watermark_scale), int(watermark_y * watermark_scale)) 
  11.     rgba_watermark = rgba_watermark.resize(new_size, resample=Image.ANTIALIAS) 
  12.     # 透明度 
  13.     rgba_watermark_mask = rgba_watermark.convert("L").point(lambda x: min(x, 180)) 
  14.     rgba_watermark.putalpha(rgba_watermark_mask) 
  15.  
  16.     watermark_x, watermark_y = rgba_watermark.size 
  17.     # 水印位置 
  18.     rgba_image.paste(rgba_watermark, ( (image_x - watermark_x)//2, image_y - watermark_y-100), rgba_watermark_mask)  # 右上角 
  19.  
  20.     return rgba_image.convert("RGB"
  21.  
  22. if __name__ == '__main__'
  23.     image = '/Users/aaron/Documents/个人/IMG_2288.compressed.jpg' 
  24.     img_watermark = "/Users/aaron/Downloads/IMG_2568.JPG" 
  25.     img2 = add_img_watermark(image, img_watermark) 
  26.     img2.save("result_img_watermark.jpg"

效果如下图所示:

最后的话

图片是我们接触最多的媒体文件了,这里分享了 6 种关于图片的实用操作,需要的可以直接复制这里的代码使用。

 

来源:Python七号内容投诉

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