В данной статье будут рассмотрены некоторые возможности PIL (Python Imaging Library), а именно, использование библиотеки для создания превьюшек и наложения одного изображения на другое. Всё это делается достаточно тривиально, если знать как, ну а те, кто не знает, могут читать дальше.
Начнём с функции масштабирования.
| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 | import Image def create_thumbnails(img, size): thumbnails = () for s in size: if img.size[0] == img.size[1]: self.thumbnails += (img.resize((s, s), Image.ANTIALIAS), ) elif img.size[0] > img.size[1]: ratio = float(img.size[0]) / s thumbnails += (img.resize((s, int(img.size[1]/ratio)), Image.ANTIALIAS), ) else: ratio = float(img.size[1]) / s thumbnails += (img.resize((int(img.size[0]/ratio), s), Image.ANTIALIAS), ) return thumbnails if __name__ == "__main__": img = Image.open("1.jpg") thumbs = () thumbs += create_thumbnails(img, (1000, )) thumbs += create_thumbnails(img, (500, 250, 100)) c = 0 for t in thumbs: t.save(str(c) + "t.jpg") c += 1 |
UPD: Как оказалось, код выше — велосипед :). Всё делается проще. Вместо вычисления соотношений пишем просто img.thumbnail((100, 100), Image.ANTIALIAS), остальное за Вас всё сделает питон. Эхх, никакой свободы мысли!
Функция Image.open(), как Вы догадались, открывает изображение для дальнейших манипуляций с ним. Наша функция принимает полученный в результате открытия объект и список размеров (поэтому, если мы передаём один размер, то надо указать в параметрах, например, (100, ), а не просто (100)), по которым потом и будем масштабировать. Масштабирование происходит по большей стороне с сохранением пропорций. Возвращает функция так же список полученных превьюшек.
img.resize() — вторым параметром указывается метод преобразования, с Image.ANTIALIAS получается наиболее лучший вариант, так же можно указать Image.NEAREST, Image.BILINEAR, Image.BICUBIC вместо ANTIALIAS, первым — список из ширины и высоты нового изображения.
Теперь перейдём к водяным знакам. Для начала создадим какой-нибудь рисунок или надпись с прозрачным фоном и сохраним в формате png — это и будет наш водяной знак. Можно накладывать его разным способами, мы реализуем клонирование с заданным интервалом. Итак, вот как это примерно будет выглядеть:
| 1 2 3 | import Image, ImageEnhance def add_watermark(image, watermark, opacity=1, wm_interval=0): assert opacity >= 0 and opacity <= 1 if opacity < 1: if watermark.mode != 'RGBA': self.watermark = watermark.convert('RGBA') else: watermark = watermark.copy() alpha = watermark.split()[3] alpha = ImageEnhance.Brightness(alpha).enhance(opacity) watermark.putalpha(alpha) layer = Image.new('RGBA', image.size, (0,0,0,0)) for y in range(0, image.size[1], watermark.size[1]+wm_interval): for x in range(0, image.size[0], watermark.size[0]+wm_interval): layer.paste(watermark, (x, y)) return Image.composite(layer, image, layer) if __name__ == "__main__": img = Image.open("1.jpg") wm = Image.open("wm.png") add_watermark(img, wm, 0.5, 50).save("wm_1.jpg") |
В этой функции мы уменьшаем прозрачность, если она задана меньше 1, затем создаём новую картинку layer размером с исходное изображение и добавляем на неё водяные знаки с заданным интервалом, наконец возвращаем изображение, полученное из исходной картинки и нашей новой — layer.
