python：【一文学会】批量读取图片、替换背景图中的像素位置、批量添加文本

深藏阁楼爱情的钟 2022-10-25 14:28 203阅读 0赞

\*\*导语：\*\*有时候为了提升效率节省时间，我们需要对文件夹中的图片进行批量处理。由于工作和学习所需，新接触Python，并且实现批量图片操作。  
本文处理效果：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2d1YW5nd3Vsdg_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
以及这样：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2d1YW5nd3Vsdg_size_16_color_FFFFFF_t_70]

### 正文开始 ###

**步骤**：实现一张背景图的读取、一个文件夹中尺寸一致或者不一致图像的读取、将读取图片批量替代至背景图的指定位置、将文件夹中的文件名（**规范+不规范命名**）作为文本写入到背景图的指定位置并以之命名为新的文件、并输出到指定文件夹。

**使用的库**：OpenCV、Os、PIL、matplotlib.  
**编程软件**：Pycharm、Anaconda等

**程序实现的思想：**  
1、先导入库，确保能够使用相关的功能：  
OpenCV：是一个用于图像处理、分析、机器视觉方面的开源函数库。[你可以用OpenCV来干什么][OpenCV]，以及[OpenCV中CV2的用法][OpenCV_CV2]。  
Os：在python编程时，经常和文件、目录打交道，这时就离不了os模块：[Python中Os模块的使用][Python_Os]。  
PIL：该模块就是对图像进行操作的模块，如常见的打开（open）、存储（save）、显示（show）等：[Python中PIL类的详细介绍][Python_PIL]。  
Matplotlib：是 Python 2D 绘图领域使用最广泛的套件。它能让使用者很轻松地将数据图形化，并且提供多样化的输出格式。[Python中的Matplotlib模块使用][Python_Matplotlib]。

如果需要对读取的图片统一尺寸，可用：

#例如：
    img = img1.resize((102,102))
    #将图片img1重新设定尺寸为102*102，赋值給img
    #同理可以更改102为其他尺寸

2、导入库之后，则需要导入图像文件地址：  
3、对图像分别进行操作  
4、输出最新图像

\#-------------------------------------------------------------------------  
**先说单张图贴图的实现，文本自定义**  
背景图：E:/Study of Lab/Test/marro.jpg  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2d1YW5nd3Vsdg_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]  
需要插入或者代替的图：:/Study of Lab/Test/img1\_jpg/6.jpg  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2d1YW5nd3Vsdg_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]  
合成图：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2d1YW5nd3Vsdg_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]  
加上字体后：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2d1YW5nd3Vsdg_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]  
程序为：

# -*- coding: utf-8 -*-
    # by：学不好通信的通信孩子
    # time：2021年2月1日
    #Python实现将一张图片放到另一张图片指定的位置上并合成一张图
    #将文字放入图中的指定位置
    import matplotlib.pyplot as plt
    from PIL import Image,ImageDraw,ImageFont
    import cv2
    
    path = "E:/Study of Lab/Test/marro.jpg"#母图详细文件名以及路径
    img = Image.open(path)
    # img = qr.make_image(fill_color="#555555", back_color="Red")
    #img = img.convert("RGBA")  # CMYK/RGBA 转换颜色格式（CMYK用于打印机的色彩，RGBA用于显示器的色彩）
    
    # 添加子图
    icon = Image.open("E:/Study of Lab/Test/img1_jpg/6.jpg")#子图文件名
    icon = icon.resize((1000,1000))
    # 获取图片的宽高取被放图片
    img_w, img_h = img.size#获的大小（母图）
    print("img_w=", img_w)
    print("img_h=", img_h)
    icon_w,icon_h=icon.size#获取小图的大小（子图）
    factor = 6
    size_w = int(img_w / factor)
    size_h = int(img_h / factor)
    icon_w, icon_h = icon.size
    #防止子图尺寸大于母图
    if icon_w > size_w:
        icon_w = size_w
    if icon_h > size_h:
        icon_h = size_h
    # # 重新设置子图的尺寸
    # icon = icon.resize((icon_w, icon_h), Image.ANTIALIAS)
    w = int((img_w - icon_w) / 2)
    h = int((img_h - icon_h) / 2)
    # 粘贴图片img.paste====替换部分图片==第一个参数用来覆盖的图片
    # 第二个参数是要替代的位置
    img.paste(icon, (w,h), mask=None)
    # 保存图片
    img.save("E:/Study of Lab/Test/new.jpg")#合成后的图片路径以及文件名
    plt.imshow(icon)
    plt.show()
    plt.imshow(img)
    plt.show()
    
    font = ImageFont.truetype("E:/Study of Lab/Test/cambriaz.ttf",300)
    image = Image.open('E:/Study of Lab/Test/new.jpg')
    img_draw = ImageDraw.Draw(image)
    img_draw.text((1500,1500),'Be Yourself',fill='black',font=font)   # 放上文字信息到图像上
    #image.show()
    image.save("E:/Study of Lab/Test/hecheng.jpg")

\#-------------------------------------------------------------------------  
**如果是批量操作：**  
（1）命名规范  
背景图：E:\\Study of Lab\\Test\\background.jpg  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2d1YW5nd3Vsdg_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]  
子图文件夹：  
![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2d1YW5nd3Vsdg_size_16_color_FFFFFF_t_70 6][]  
运行中显示的处理图像：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2d1YW5nd3Vsdg_size_16_color_FFFFFF_t_70 7]

输出图为：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2d1YW5nd3Vsdg_size_16_color_FFFFFF_t_70 8]  
加了字体之后：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2d1YW5nd3Vsdg_size_16_color_FFFFFF_t_70 9]  
程序为：

# -*- coding: utf-8 -*-
    # by：学不好通信的通信孩子
    # time：2021年2月1日
    该部分：实现循环读取文件夹中的图片，将图片粘贴到背景图具体位置
    import matplotlib.pyplot as plt
    import cv2
    import os
    from PIL import Image,ImageDraw,ImageFont
    #os.path.join()函数：连接两个或更多的路径名组件
    #链接：https://www.cnblogs.com/an-ning0920/p/10037790.html
    #  1.如果各组件名首字母不包含’/’，则函数会自动加上
    #　2.如果有一个组件是一个绝对路径，则在它之前的所有组件均会被舍弃
    #　3.如果最后一个组件为空，则生成的路径以一个’/’分隔符结尾
    
    
    #-------------------------------------------------------------------------------
    # 源目录
    project_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
    #os.path.abspath(__file__) 作用： 获取当前脚本的完整路径
    # 输入目录
    input = os.path.join(project_dir, 'img1_jpg')
    #path='C:/yyy/yyy_data/'
    #print(os.path.join(path,'/abc'))
    #C:/abc
    
    # 输出目录
    output = os.path.join(project_dir, 'auto_image')
    def img_read():#对子图进行操作
        # 切换目录
        #os.chdir() 方法用于改变当前工作目录到指定的路径
        #path -- 要切换到的新路径
        os.chdir(input)
        # 遍历目录下所有的文件
        for filename in os.listdir(os.getcwd()):
            print(filename)
    
            path = "E:/Study of Lab/Test/background.jpg"  # 母图详细文件名以及路径
            img_back = Image.open(path)
    
            img_w, img_h = img_back.size  # 获取被放图片的大小（母图）
            # 639 959
            print("img_w=", img_w)
            print("img_h=", img_h)
    
            im = Image.open(os.path.join(input, filename))#子图读取
            im = im.resize((1000,1000))
            im_w, im_h = im.size
            print("im_w=", im_w)
            print("im_h=", im_h)
            #print("size1=", size1)
    
            if im_w > img_w:
                im_w = img_w
            if im_h > img_h:
                im_h = img_h
            w = int(51 * (img_w - im_w) / 90)
            h = int(12 * (img_h - im_h) / 150)
            print("w等于", w)
            print("h等于", h)
    
    #        cv2.imshow(filename, im)
            print(im.size[0])#352
            print(im.size[1])
            img_back.paste(im,(w,h),mask=None)
            plt.imshow(im)
            plt.show()
            plt.imshow(img_back)
            plt.show()
            img_back.save(os.path.join(output, filename))
    if __name__ == '__main__':
        img_read()
    
    #该部分：实现循环读取文件夹中的图片，将文字写入指定位置
    import cv2
    import os
    from PIL import Image,ImageDraw,ImageFont
    
    #读取嵌入图文件夹下的所有图
    #写入字体
    def read_image(img_addition):
        i = 0
    
        for filename in os.listdir(img_addition): #读取文件名
    
            print(filename)
    
            pict=cv2.imread(img_addition + "/" +filename) #读取到该地址下，带有文件名的图片
    
            font = cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX  # 设置字体
            # 图片对象、文本、左上角坐标、字体、字体大小、颜色、字体粗细
            imgzi = cv2.putText(pict, filename, (1300,1500), font,15, (255, 0, 0), 10 )
    
            cv2.waitKey(0)
            cv2.imwrite("E:/Study of Lab/Test/auto_image"+"/"+filename,pict)
            i=i+1
        print("该文件夹下的图片是",i,"个")
    
    read_image("E:/Study of Lab/Test/auto_image")

同理，子文件夹中命名不规范同样处理。【程序如上，修改子图文件夹即可】  
（2）命名不规范  
背景图：E:\\Study of Lab\\Test\\background.jpg![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2d1YW5nd3Vsdg_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]子图文件夹：![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2d1YW5nd3Vsdg_size_16_color_FFFFFF_t_70 10]  
输出图：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2d1YW5nd3Vsdg_size_16_color_FFFFFF_t_70]

参考文献：  
https://www.9xkd.com/user/plan-view.html?id=1113747022

**创作不易，转载请注明出处。**

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[OpenCV]: https://www.cnblogs.com/xiaomanon/p/5499457.html
[OpenCV_CV2]: https://blog.csdn.net/guangwulv/article/details/112796812
[Python_Os]: https://blog.csdn.net/menghuanshen/article/details/79055994
[Python_PIL]: https://blog.csdn.net/zhangziju/article/details/79123275
[Python_Matplotlib]: https://xie1997.blog.csdn.net/article/details/83749153?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-2.baidujs&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-2.baidujs
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