惯例先放效果图:
原项目作者:Diu
灵感和图片来源:https://github.com/ddiu8081/oreooo
本项目仅为原作者项目的python复刻版本(原作者用的是vue)
饼和馅使用的是原作者提供的图片:https://github.com/ddiu8081/oreooo/tree/master/assets/image
请在阅读原作者的 教程 并理解思路以后,再阅读以下代码,不然可能看不懂
本文中用到的opencv相关函数不作详细解释,有兴趣可自行搜教程学习
(解释起来太罗嗦了_(:з)∠)_)
环境要求:下图中的东西要在同个文件夹,其它的没啥要求
图片下载链接,提取码: t2zs
话不多说放代码(注释应该够详细了,还有问题可在评论区提出):
import cv2 def init(): # 将加载本地图片作为函数封装起来,以便后续作为模块使用 imge1 = cv2.cv2.imread('O.png', cv2.IMREAD_UNCHANGED) # 上半饼 imge2_temp = cv2.imread('R.png', cv2.IMREAD_UNCHANGED) # 暂时的馅,后续要做缩小处理 imge3 = cv2.imread('Ob.png', cv2.IMREAD_UNCHANGED) # 下半饼 # 空白画布,在最底层为馅的时候要用 imge_empty = cv2.imread('empty.png', cv2.IMREAD_UNCHANGED) # 对馅进行处理,缩小到90%,毕竟总不能馅和饼一样大 scale_percent = 90 width = int(imge2_temp.shape[1] * scale_percent / 100) height = int(imge2_temp.shape[0] * scale_percent / 100) imge2 = cv2.resize(imge2_temp, (width, height), interpolation=cv2.INTER_AREA) return imge1, imge2, imge3, imge_empty # 将上半饼,缩小的馅,下半饼以及空白画布作为对象返回 # 画布增加(为了让图片能叠加,和ps一个道理) def png_extend(img, px): # 增加有颜色的像素,value的3个值代表RGB,随便啥都行(反正后续要变成透明),这里为白色 imgb = cv2.copyMakeBorder(img, px, 0, 0, 0, cv2.BORDER_CONSTANT, value=[255, 255, 255]) # 分离4个通道(R,G,B和Alpha(透明度))(虽然平时念RGB比较习惯,不过在opencv里面顺序变成BGR了) b_channel, g_channel, r_channel, alpha_channel = cv2.split(imgb) alpha_channel[:px, :] = 0 # 把有颜色的像素变透明 return imgb # 处理完的画布作为整体返回 def add_t(imgb): # 增加上半饼,只在要叠加最上面一层的时候使用 img1, img2, img3, img_empty = init() # 初始化本地图片 roi = imgb[0:410, 0:600] # 设置要叠加的区域 # 下面的步骤为opencv中教科书般的“按位运算”操作,和百度能找到的教程几乎一样 img1gray = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 这里的第二个参数253不是唯一可用的值,可在255以内随意尝试 # 不过太低会导致图像识别差异过大,我试过的最低大概是248左右 ret, mask = cv2.threshold(img1gray, 253, 255, cv2.THRESH_BINARY) mask_inv = cv2.bitwise_not(mask) img4_bg = cv2.bitwise_and(roi, roi, mask=mask) img1_fg = cv2.bitwise_and(img1, img1, mask=mask_inv) dst = cv2.add(img4_bg, img1_fg) imgb[0:410, 0:600] = dst return imgb # 处理完的画布作为整体返回 def add_re(imgb): # 注释同函数add_t img1, img2, img3, img_empty = init() roi = imgb[0:369, 30:570] regray = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, mask = cv2.threshold(regray, 253, 255, cv2.THRESH_BINARY) mask_inv = cv2.bitwise_not(mask) imgb_bg = cv2.bitwise_and(roi, roi, mask=mask) re_fg = cv2.bitwise_and(img2, img2, mask=mask_inv) dst = cv2.add(imgb_bg, re_fg) imgb[0:369, 30:570] = dst return imgb def add_b(imgb): # 注释同函数add_t img1, img2, img3, img_empty = init() roi = imgb[0:410, 0:600] img1gray = cv2.cvtColor(img3, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, mask = cv2.threshold(img1gray, 253, 255, cv2.THRESH_BINARY) mask_inv = cv2.bitwise_not(mask) img4_bg = cv2.bitwise_and(roi, roi, mask=mask) img1_fg = cv2.bitwise_and(img3, img3, mask=mask_inv) dst = cv2.add(img4_bg, img1_fg) imgb[0:410, 0:600] = dst return imgb def draw(name): # 这里传进来的的name是你定义的奥利奥字段,如“奥利奥奥利利利奥” # 预处理 img1, img2, img3, img_empty = init() if name[-1] == '奥': # 如果最底层是“奥”,则直接用下半饼作为基础画布 cv2.imwrite('img4.png', img3) else: # 如果最底层是“利”,则要在空白画布上附加缩小后的馅,再作为基础画布,以便后续图片宽度不变 img4 = add_re(img_empty) cv2.imwrite('img4.png', img4) img4 = cv2.imread('img4.png', cv2.IMREAD_UNCHANGED) # img4就是我们的基础画布了 # 对除去顶层以外的部分进行叠图(因为顶层有可能要叠上半饼,所以后续拉出来单独处理) for i in range(0, len(name) - 2): if (name[len(name) - i - 1] == '奥') & (name[len(name) - i - 2] == '利'): """底+馅要拓展40像素""" imgt = png_extend(img4, 40) img4 = add_re(imgt) elif (name[len(name) - i - 1] == '利') & (name[len(name) - i - 2] == '利'): """馅+馅要拓展60像素""" img4 = png_extend(img4, 60) img4 = add_re(img4) elif (name[len(name) - i - 1] == '利') & (name[len(name) - i - 2] == '奥'): """馅+底/顶要拓展84像素""" img4 = png_extend(img4, 84) img4 = add_b(img4) elif (name[len(name) - i - 1] == '奥') & (name[len(name) - i - 2] == '奥'): """底+底/顶要拓展64像素""" img4 = png_extend(img4, 64) img4 = add_b(img4) # 对顶层单独处理 if (name[0] == '奥') & (name[1] == '利'): img4 = png_extend(img4, 84) img4 = add_t(img4) elif (name[0] == '奥') & (name[1] == '奥'): img4 = png_extend(img4, 64) img4 = add_t(img4) elif (name[0] == '利') & (name[1] == '奥'): imgt = png_extend(img4, 40) img4 = add_re(imgt) elif (name[0] == '利') & (name[1] == '利'): img4 = png_extend(img4, 60) img4 = add_re(img4) cv2.imwrite('oreo.png', img4) # 将最终图像保存为oreo.png # 以下被注释的代码用来临时调试使用,可将最终图片自动展示出来,不用手动点开图片查看 # cv2.imshow('image', img4) # cv2.waitKey(0) # cv2.destroyAllWindows()
被其它py文件调用只需import oreo
,然后oreo.draw('奥利利利奥')
即可