Python 이미지 처리 그림 조합 및 중첩 사례 튜 토리 얼

업무 설명:
이 예제 스 크 립 트 는 방법 과 논 리 를 포함 합 니 다.그림 읽 기,그림 크기 읽 기,그림 크기 초기 화,그림 크기 조정,그림 조합,그림 덮어 쓰기 와 중첩(자모 그림)을 포함 합 니 다.
그림 전시:
한 장의 소재:
origin_image.jpg

result_image.jpg

face_image.jpg

 조합 결과 예시 그림:

조합 과 중첩 완료 후 예제:

조합 과 중첩 완료 후 예제 2:

조합 과 중첩 완료 후 예제 3: 

코드 예제:

import os
import time
from os import listdir
from PIL import Image
from loguru import logger
from PIL import Image
 
 
def image_synthesis(mother_img, son_img, save_img, size_data, coefficient=2.5, coordinate=None):
    """
    mother_img="C:/Users/Administrator/Desktop/QRCode/b.jpg",
    son_img="C:/Users/Administrator/Desktop/QRCode/y.png",
    save_img="C:/Users/Administrator/Desktop/QRCode/newimg.png",
    coordinate=None#   None                      
    # coordinate=(50,50)
    :param mother_img:   
    :param son_img:   
    :param save_img:      
    :param size_data:     
    :param coefficient:              
    :param coordinate:          （50， 100）- （  Y     ，   X     ）
    :return:
    """
    #      ,         
    M_Img = Image.open(mother_img)
    S_Img = Image.open(son_img)
 
    #            
    M_Img = M_Img.convert("RGBA")  # CMYK/RGBA       （CMYK        ，RGBA        ）
 
    #        
    M_Img_w, M_Img_h = M_Img.size  #          （  ）
    logger.info(f"    ：{M_Img.size}")
    S_Img_w, S_Img_h = S_Img.size  #        （  ）
    logger.info(f"    ：{S_Img.size}")
 
    son_resize_h = size_data / coefficient
    factor = son_resize_h / S_Img_h if son_resize_h > S_Img_h else S_Img_h / son_resize_h  #        1    ，2        
    logger.info(f"      : {factor}")
    size_w = int(S_Img_w / factor)
    size_h = int(S_Img_h / factor)
 
    #           
    if S_Img_w > size_w:
        logger.info(f"          ")
        S_Img_w = size_w
    if S_Img_h > size_h:
        logger.info(f"          ")
        S_Img_h = size_h
 
    #          
    icon = S_Img.resize((S_Img_w, S_Img_h), Image.ANTIALIAS)
    logger.info(f"       ：{(S_Img_w, S_Img_h)}")
 
    try:
        if not coordinate or coordinate == "":
            w = int((M_Img_w - S_Img_w) / 2)
            h = int((M_Img_h - S_Img_h))
            coordinate = (w, h)
            #             （      ，    ）
            M_Img.paste(icon, coordinate, mask=None)
        else:
            logger.info("      ")
            #             （    ）
            M_Img.paste(icon, coordinate, mask=None)
    except:
        logger.info("       ")
    #     
    M_Img.save(save_img)
    return save_img
 
 
def image_stitching(origin_img_path, result_img_path, output_img_path, size_data):
    #           JPG  
    # im_list = [Image.open(fn) for fn in listdir() if fn.endswith('.jpg')]
 
    origin_data = Image.open(origin_img_path)
    result_data = Image.open(result_img_path)
 
    M_Img_w, M_Img_h = origin_data.size  #          
    logger.info(f"         : {(M_Img_w, M_Img_h)}")
 
    #       ( ：    ，origin result           （        ）)
    factor = M_Img_h / size_data if size_data > M_Img_h else size_data / M_Img_h  #        1    ，2        
    size_w = int(M_Img_w / factor)
    logger.info(f"         : {(size_w, size_data)}")
 
    origin_img = origin_data.resize((size_w, size_data), Image.BILINEAR)
    result_img = result_data.resize((size_w, size_data), Image.BILINEAR)
 
    image_list = [origin_img, result_img]
 
    #       
    width, height = image_list[0].size
    logger.info(f"--- width = {width}, height = {height}")
 
    #       
    result = Image.new(image_list[0].mode, (width * len(image_list), height))
 
    # #     
    for i, im in enumerate(image_list):
        result.paste(im, box=(i * width, 0))
 
    #     
    result.save(output_img_path)
    return stitching_img_path
 
 
if __name__ == '__main__':
    """           """
 
    # root_path = './1000x966'
    root_path = './500x841'
    # root_path = './1000x667'
 
    size_data = 1280  #         TODO                      
    origin_img_path = os.path.join(root_path, 'origin_image.png')
    result_img_path = os.path.join(root_path, 'result_image.png')
    face_img_path = os.path.join(root_path, 'face_image.png')
    stitching_img_path = os.path.join(root_path, 'stitching_.png')
 
    #       
    last_img_path = image_stitching(origin_img_path, result_img_path, stitching_img_path, size_data)
    logger.info(f"       ---")
 
    #              
    synthesis_img_path = os.path.join(root_path, 'synthesis_.png')
    res = image_synthesis(last_img_path, face_img_path, synthesis_img_path, size_data,
                          # coordinate=(100, 500)
                          )
    logger.info(f"--- end --- res = {res}")

파 이 썬 이미지 처리 에 관 한 사진 맞 춤 법 과 쌓 기 사례 튜 토리 얼 에 관 한 이 글 은 여기까지 소개 되 었 습 니 다.더 많은 파 이 썬 이미지 처리 에 관 한 사진 맞 춤 법 과 쌓 기 내용 은 예전 의 글 을 검색 하거나 아래 의 관련 글 을 계속 조회 하 시기 바 랍 니 다.앞으로 저 희 를 많이 지 켜 주시 기 바 랍 니 다!