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[萌新]python小程式實作Pic2Icon轉換

2020-11-06 11:30:53 軟體設計

python小程式實作Pic2Icon轉換

文章目錄

  • python小程式實作Pic2Icon轉換
  • 前言
  • 一、程式使用步驟
    • 1.雙擊打開程式,等待命令列彈出提示資訊,
    • 2.將所要轉換的圖片的檔案拖入命令框后按下回車,等待程式執行完畢,
    • 3.程式會將icon圖示輸出到圖片所在目錄的Output_Icon檔案夾下,
  • 二、代碼說明
    • 源代碼展示
    • 1.匯入庫
    • 2.定義類Picture和類操作
  • 三、撰寫經歷
  • 可優化


前言

該程式用來將普通格式的圖片轉換成*.ico系統可用圖示檔案,你可以將轉換出的圖示用于設定檔案夾圖示、快捷方式圖示、程式圖示等其他用途,
做程式的貧訓是前兩天在用pipinstaller做python軟體的時候發現一個小問題,
pipinstaller命令有一個引數:-i +icon圖片路徑
可以指定打包制成的*.exe系統執行檔案的圖示顯示,但是這個icon圖片的格式只能是*.ico,如果需要自定義一張圖片作為程式的圖示,可能就需要自己找圖片轉icon的網站進行轉換,度娘提供的前幾個網站著實不太行,解析度、形變度感人,
于是估摸著自己寫個小程式實作圖片的轉化,


提示:
本文第一部分是軟體使用步驟的描述,軟體已經打包成可執行程式發布在Github上,不需要用戶擁有python和相關的模塊,
GitHub相關專案release鏈接
本文第二部分是代碼的說明,包括作者寫該代碼的一些經歷,因為相關的文章比較少而且有很多都過時了,所以這次的撰寫還是很費精力的,把程序寫出來也比較有趣,

一、程式使用步驟

程式下載地址https://github.com/NNUwdl/Pic2Icon/releases/tag/0.1_Version

1.雙擊打開程式,等待命令列彈出提示資訊,

在這里插入圖片描述

2.將所要轉換的圖片的檔案拖入命令框后按下回車,等待程式執行完畢,

在這里插入圖片描述
在這里插入圖片描述

3.程式會將icon圖示輸出到圖片所在目錄的Output_Icon檔案夾下,

在這里插入圖片描述


簡單介紹下如何改變檔案夾、快捷方式的圖示:1.右鍵打開檔案夾的屬性 2.打開自定義選項更改檔案夾的圖示 3.在彈出的對話框中選擇"瀏覽",選擇需要替換成的圖片,再點擊應用就可以了,
在這里插入圖片描述

二、代碼說明

源代碼展示

1.匯入庫

這里主要用到模塊的是numpy、pillow、opencv和os:

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time    : 2020/11/3 1:08
# @Author  : Xilun Wu
# @email   : nnuwxl@gmail.com
# @File    : Pic2Icon.py
import os
from PIL import Image
import numpy as np
import cv2
import sys
import time


class Picture:
    def __init__(self, file):
        self.ext = ['jpg', 'jpeg', 'png']
        self.files = [file]
        self.savepath = ""

    def handle_picture(self, file):
        print("Converting to four channel RGBA images...")
        time.sleep(0.5)

        img = Image.open(file).convert('RGBA')
        width = img.size[0]
        height = img.size[1]
        x = width / height
        matrix = np.asarray(img)
        print("The image resolution is being sampled at 2048x2048 size...")
        time.sleep(0.5)

        if width >= height:
            matrix = cv2.resize(matrix, (2048, int(2048 / x)))
            m = np.zeros((2048, 2048, 4), dtype=np.int)
            a = int(2048 / x)
            b = int((2048 - a) / 2)
            for i1 in range(2048):
                for i2 in range(2048):
                    if i1 >= b and i1 < b + a:
                        m[i1][i2] = m[i1][i2] + matrix[i1 - b][i2]


        else:
            matrix = cv2.resize(matrix, (int(x * 2048), 2048))
            m = np.zeros((2048, 2048, 4), dtype=np.int)
            a = int(2048 * x)
            b = int((2048 - a) / 2)
            for i1 in range(2048):
                for i2 in range(2048):
                    if i2 >= b and i2 < b + a:
                        m[i1][i2] = m[i1][i2] + matrix[i1][i2 - b]

        img = Image.fromarray(np.uint8(m), "RGBA")
        print("Output image in *.ico format...")
        time.sleep(0.5)
        savefile0 = os.path.dirname(self.files[0])
        savefile = os.path.join(savefile0, "Output_Icon")
        if os.path.exists(savefile) == False:
            print("Creating the output folder:{}".format(savefile))
            time.sleep(1)

            os.mkdir(savefile)
        savepath = (self.files[0].split('\\')[-1]).split('.')[0] + ".ico"
        savepath = os.path.join(savefile, savepath)
        img.save(savepath, sizes=[(int(2048), int(2048))], quality=100)
        print("Output complete:{}".format(savepath))
        time.sleep(1)
        self.savepath = savepath

    def run(self):
        for file in self.files:
            if os.path.exists(file) == False:
                print("Input image path error, please check and try again!")
                print(file)
                time.sleep(3)
                sys.exit(0)

            if file.split('.')[-1] not in self.ext:
                print("Sorry, the program does not support images in this format.")
                print("Surpported format: *.jpg, *.jpeg, *.png")
                time.sleep(3)
                sys.exit(0)

            if file.split('.')[-1] in self.ext:
                self.handle_picture(file)


if __name__ == "__main__":
    try:
        file = input("Please enter the path of the image:")
        if file[0] == '\"' and file[-1] == "\"":
            file = file[1:-1]
        file = r"{}".format(file)
        ins = Picture(file)
        ins.run()
        print("Opening the output Icon...")
        time.sleep(0.7)
        message = os.popen('\"{}\"'.format(ins.savepath))
        print("The conversion has been completed, and if it fails to open,\n"
              " it may be because your system does not have a default application to open the icon image.")
        print("\nProcess done,\n")
    except Exception as e:
        print("Something went wrong:\n{}".format(e))
        print("\nYou can send an error message and a screenshot of the program to the author's email for help\n")
    finally:
        print("Thank you for using this software.\n@Author : NNUwxl\n"
              "Having additional question can email me at : nnuwxl@gmail.com")
        input()
        

2.定義類Picture和類操作

這里類操作的步驟是
1.先把讀進來的圖片用模塊PIL.Image.convert轉化成RGBA四通道圖
2.利用函式numpy.asarray()將圖片的所有像素轉化成陣列的格式
3.利用cv2.resize()函式將上一步中得到的陣列轉化成2048x2048的陣列(可以理解為圖片重采用成了解析度2048x2048的大小)
4.當然為了保證影像不形變,空出部分用陣列[0 0 0 0]填充
5.最后用PIL.Image物件的from方法生成Image物件,然后用Image物件的save方法保存icon

class Picture:
    def __init__(self, file):
        self.ext = ['jpg', 'jpeg', 'png']
        self.files = [file]
        self.savepath = ""

    def handle_picture(self, file):
        print("Converting to four channel RGBA images...")
        time.sleep(0.5)

        img = Image.open(file).convert('RGBA')
        width = img.size[0]
        height = img.size[1]
        x = width / height
        matrix = np.asarray(img)
        print("The image resolution is being sampled at 2048x2048 size...")
        time.sleep(0.5)

        if width >= height:
            matrix = cv2.resize(matrix, (2048, int(2048 / x)))
            m = np.zeros((2048, 2048, 4), dtype=np.int)
            a = int(2048 / x)
            b = int((2048 - a) / 2)
            for i1 in range(2048):
                for i2 in range(2048):
                    if i1 >= b and i1 < b + a:
                        m[i1][i2] = m[i1][i2] + matrix[i1 - b][i2]


        else:
            matrix = cv2.resize(matrix, (int(x * 2048), 2048))
            m = np.zeros((2048, 2048, 4), dtype=np.int)
            a = int(2048 * x)
            b = int((2048 - a) / 2)
            for i1 in range(2048):
                for i2 in range(2048):
                    if i2 >= b and i2 < b + a:
                        m[i1][i2] = m[i1][i2] + matrix[i1][i2 - b]

        img = Image.fromarray(np.uint8(m), "RGBA")
        print("Output image in *.ico format...")
        time.sleep(0.5)
        savefile0 = os.path.dirname(self.files[0])
        savefile = os.path.join(savefile0, "Output_Icon")
        if os.path.exists(savefile) == False:
            print("Creating the output folder:{}".format(savefile))
            time.sleep(1)

            os.mkdir(savefile)
        savepath = (self.files[0].split('\\')[-1]).split('.')[0] + ".ico"
        savepath = os.path.join(savefile, savepath)
        img.save(savepath, sizes=[(int(2048), int(2048))], quality=100)
        print("Output complete:{}".format(savepath))
        time.sleep(1)
        self.savepath = savepath
        

三、撰寫經歷

博主一開始接觸的python關于影像處理的模塊是opencv(cv2),所以一開始是想要利用opencv庫完成代碼的撰寫,
因為對opencv模塊有一定的了解,所以,很快啊,cv2.imread()、cv2.imwrite()代碼初步就寫完了,
眾所周知這兩個函式對于中文路徑的識別會出現問題,所以要添加如下代碼,并用其中函式替代:

# 讀取影像,解決imread不能讀取中文路徑的問題, 回傳RGB影像
def cv_imread(filePath):
    cv_img = cv2.imdecode(np.fromfile(filePath, dtype=np.uint8), -1)  # BGR
    ## imdecode讀取的是rgb,如果后續需要opencv處理的話,需要轉換成bgr,轉換后圖片顏色會變化
    # cv_img=cv2.cvtColor(cv_img,cv2.COLOR_RGB2BGR)  # RGB
    return cv_img


# 讀取影像,解決imwrite不能讀取中文路徑的問題
def cv_imwrite(filePath, inputimg):
    cv_img = cv2.imencode(".ico", inputimg)[1].tofile(filePath)
    return cv_img

接下來遇到的問題就是opencv模塊并不支持*.ico格式的圖片輸出,
在網上查閱相關資料發現*.ico圖片格式其實和*.bmp圖片格式是一樣的,只要將*.bmp圖片的后綴名改為.ico就可以將圖片轉化為可供windows使用的icon圖示,
于是題主就使用opencv庫將圖片轉化為bmp格式,再用os庫rename函式,將輸出的bmp重命名成.ico,這樣輸出的圖示雖然可以用圖片瀏覽器打開,但是在設定為檔案夾圖示的時候會有各種各樣的顯示問題,個人猜測可能是由于icon圖示的解析度都是16x16、256x256這樣的正方形,如果圖片是非正方形就會出現顯示問題,
于是利用cv2.resize函式將cv2.imread讀出的影像陣列轉化為正方形陣列,再進行輸出,
但是這樣得到的圖片會有拉伸形變問題,如果我不想要拉伸圖片理應將擴充的像素塊設定成透明,這樣就需要圖片擁有四通道’RGBA’,而簡單翻閱opencv檔案博主發現imwrite并不支持輸出四通道圖片,
表情包1
唔,這么看來opencv庫屬實不太行,上次想用它實作對視頻中音頻的提取,最后發現人家只支持對視頻中的影像進行處理,壓根就沒在意對視頻中的音頻進行處理;這次又是它不支持對四通道圖片的輸出,

滿滿的絕望,

無奈之下咱們換庫,opencv模塊不行咱用pillow.

pillow的Image.convert(‘RGBA’)可以將圖片轉化成四通道物件;
pillow的Image.size可以回傳圖片的解析度陣列;
pillow的Image.fromarray可以從陣列讀取成Image物件;
pillow的Image.save 可以直接保存*.ico圖示檔案;
opencv模塊,不行,pillow模塊,行!👍

于是就利用pillow讀取圖片并轉化成四通道,numpy.asarray()讀取成陣列,cv2.resize()擴充成想要的解析度,將空缺部分用array[0 0 0 0]替代,最后再用Image.save進行輸出,
在這里插入圖片描述
但是就是在最后一步的輸出發生了問題,輸出icon的解析度始終只用16x16,這圖能看?

在這里插入圖片描述

(我沒有縮小,圖片本來就只有這么大)

于是只能吭哧吭哧去讀pillow的檔案Pillow官方檔案

在這里插入圖片描述
好家伙,還需要我指定一個size,最大還不能超過256x256,行吧,先輸出試試
在這里插入圖片描述
這樣終于能夠輸出256x256的圖示了,
圖片1

有沒有發現256x256的解析度根本不夠看,特別是在作為檔案夾icon的時候,一張圖能給你糊成馬賽克,可是pillow庫最大只支持256x256怎么辦?
博主嘗試修改pillow的輪子看看能不能突破限制,

找到Image.save中控制icon輸出的代碼部分:
在這里插入圖片描述
好家伙,它真給限制成256x256的了,
但是沒有關西,我們這里給它稍微改一改:
在這里插入圖片描述
然后嘗試輸出一下:
圖片2

成了!👍
好家伙,我直接好家伙,你這塊代碼擱這虛空擋拆呢,明明沒有限制你偏要人為加一手限制,
不知道的還以為你要出付費DLC后續解鎖呢🙊

但是就這解析度對于更精細的圖肯定還是不夠的用,于是我們直接上2048x2048:
在這里插入圖片描述

圖片3

終于舒服了,

可優化

還有一些問題等待解決, 比如可以使用python的視窗模塊讓用戶界面更友好,比如將圖片重采樣成2048x2048時運用的是cv2.resize函式將陣列擴充,個人發現這樣的方法會增加圖片的銳度,因為它好像并不會改變陣列的值,比如說重采樣的點在原圖中位于兩個顏色的交界處,那它其實應該取中間色,但是resize函式并沒有這樣做,

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    * 中介者模式是一種行為型設計模式,它可以用來減少類之間的直接依賴關系,
    * 將物件之間的通信封裝到一個中介者物件中,從而使得各個物件之間的關系更加松散。
    * 在中介者模式中,物件之間不再直接相互互動,而是通過中介者來中轉訊息。 ......

    uj5u.com 2023-04-20 08:19:44 more
  • 露天煤礦現場調研和交流案例分享

    他們集團的資訊化公司及研究院在一個礦區正在做智能礦山的統一平臺的 試點,專案投資大概1億,包括了礦山的各方面的內容,顯示得我們這次交流有點多余。他們2年前開始做智能礦山的規劃,有很多煤礦行業專家的加持,他們的描述是非常完美,但是去年底應該上線的平臺,現在還沒有看到影子。他們確實有很多場景需求,但是被... ......

    uj5u.com 2023-04-20 08:19:07 more
  • 《社區人員管理》實戰案例設計&個人案例分享

    設計是一個讓人夢想成真程序,開始編碼、測驗、除錯之前進行需求分析和架構設計,才能保證關鍵方面都做正確 ......

    uj5u.com 2023-04-20 08:18:57 more
  • 軟體架構生態化-多角色交付的探索實踐

    作為一個技術架構師,不僅僅要緊跟行業技術趨勢,還要結合研發團隊現狀及痛點,探索新的交付方案。在日常中,你是否遇到如下問題 “ 業務需求排期長研發是瓶頸;非研發角色感受不到研發技改提效的變化;引入ISV 團隊又擔心質量和安全,培訓周期長“等等,基于此我們探索了一種新的技術體系及交付方案來解決如上問題。 ......

    uj5u.com 2023-04-20 08:18:49 more
  • 05單件模式

    #經典的單件模式 public class Singleton { private static Singleton uniqueInstance; //一個靜態變數持有Singleton類的唯一實體。 // 其他有用的實體變數寫在這里 //構造器宣告為私有,只有Singleton可以實體化這個類! ......

    uj5u.com 2023-04-19 08:42:51 more
  • 【架構與設計】常見微服務分層架構的區別和落地實踐

    軟體工程的方方面面都遵循一個最基本的道理:沒有銀彈,架構分層模型更是如此,每一種都有各自優缺點,所以請根據不同的業務場景,并遵循簡單、可演進這兩個重要的架構原則選擇合適的架構分層模型即可。 ......

    uj5u.com 2023-04-19 08:42:41 more