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Python
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Python
import os
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from PIL import Image
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import numpy as np
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def process_image(image_path, output_path):
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"""
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处理单个PNG图像：去除白色背景并根据最外侧的黑边进行裁剪。
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参数:
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image_path (str): 输入PNG图像的路径。
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output_path (str): 保存处理后PNG图像的路径。
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"""
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try:
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# 打开图像并确保其为RGBA格式
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img = Image.open(image_path).convert('RGBA')
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# 将图像转换为NumPy数组以便高效处理
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data = np.array(img)
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# 定义黑色的阈值（例如，RGB值均小于50）
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# 这将创建一个布尔掩码，其中True表示黑色像素
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black_pixels = (data[:, :, 0] < 50) & (data[:, :, 1] < 50) & (data[:, :, 2] < 50)
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# 查找所有黑色像素的坐标
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black_coords = np.where(black_pixels)
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# 如果没有找到黑色像素，我们将无法裁剪。
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# 此时仅去除白色背景并保存。
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if len(black_coords[0]) == 0:
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print(f"警告: 在 {os.path.basename(image_path)} 中未找到黑色边框。仅去除白色背景。")
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# 为不裁剪设置左上角和右下角坐标
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top, left = 0, 0
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bottom, right = data.shape[0] - 1, data.shape[1] - 1
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else:
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# 确定黑色边框的边界框
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top = np.min(black_coords[0])
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bottom = np.max(black_coords[0])
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left = np.min(black_coords[1])
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right = np.max(black_coords[1])
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# 使用边界框裁剪原始图像。
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# 裁剪区域指定为 (left, upper, right, lower)。
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# right 和 lower 是排他性的，所以我们加1。
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cropped_img = img.crop((left, top, right + 1, bottom + 1))
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# 将裁剪后的图像转换为NumPy数组
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cropped_data = np.array(cropped_img)
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# 定义白色的阈值（例如，RGB值均大于220）
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white_pixels_mask = (cropped_data[:, :, 0] > 220) & (cropped_data[:, :, 1] > 220) & (cropped_data[:, :, 2] > 220)
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# 将白色像素的alpha通道设置为0（完全透明）
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cropped_data[white_pixels_mask, 3] = 0
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# 从修改后的数组创建新图像
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final_img = Image.fromarray(cropped_data)
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# 保存最终图像
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final_img.save(output_path)
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print(f"成功处理 {os.path.basename(image_path)} 并保存到 {os.path.basename(output_path)}")
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except Exception as e:
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print(f"处理 {os.path.basename(image_path)} 时出错: {e}")
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def main():
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"""
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主函数，用于查找并处理指定目录中的所有PNG图像。
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"""
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# 用户指定的输入目录
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input_dir = r"C:\Users\83500\Desktop\示例文件夹"
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# 在输入目录内创建一个'processed'子目录用于存放输出文件
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output_dir = os.path.join(input_dir, "processed")
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if not os.path.isdir(input_dir):
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print(f"错误: 输入目录 '{input_dir}' 未找到。")
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return
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if not os.path.exists(output_dir):
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os.makedirs(output_dir)
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print(f"已创建输出目录: {output_dir}")
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# 遍历输入目录中的所有文件
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file_found = False
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for filename in os.listdir(input_dir):
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# 检查文件是否为PNG图像
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if filename.lower().endswith(".png"):
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file_found = True
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image_path = os.path.join(input_dir, filename)
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output_path = os.path.join(output_dir, filename)
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process_image(image_path, output_path)
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if not file_found:
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print(f"在目录 '{input_dir}' 中没有找到PNG文件。")
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if __name__ == "__main__":
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main()
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