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 本文轉載自微信公眾號「Python七號」，作者somenzz。轉載本文請聯系Python七號公眾號。

有很多非 IT 行業的朋友都在學 Python，他們的目的也很簡單，就是想提高下工作效率，簡單重復的工作希望用 Python 搞定。

因此我準備寫一些 Python 自動化辦公系列相關文章，代碼都是可以在 Python3 上正確運行的，復制下代碼，再調整下細節，就可以使用。

首先發在公眾號上，然后同步到知識星球。

為什么同步到知識星球，因為公眾號的文章修改起來非常麻煩，而知識星球就比較簡單了，這樣文章里的代碼可以不停迭代更新，重要的是有問題還可以一對一進行提問。加入星球的方式后續會公布。

在日常的工作生活中，我們會經常與圖片打交道，比如下載圖片，壓縮圖片，刪除圖片的元數據防止隱私泄漏，拼接長圖，圖片文字識別，加水印等等。

今天就來分享下如何簡單的使用 Python 來玩轉這些操作。

1、下載圖片

下載圖片是最簡單的操作了，無非就是先找到圖片的 url，使用標準庫或者 requests 庫去請求這個 url，然后將得到的數據保存為文件即可。

下面分享三種方法來下載圖片。

方法一，使用標準庫。

from urllib.request import urlretrieve 
from pathlib import Path 
import ssl 
def urllib_download(img_url, download_path): 
    ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context 
    urlretrieve(img_url, Path(download_path) / 'image1.png')  

方法二，使用 requests。

import requests 
def request_download(img_url, download_path): 
    r = requests.get(img_url) 
    with open(f'{download_path}/image2.png', 'wb') as f: 
        f.write(r.content) 

方法二，使用 requests 的流式下載，適用于較大，網速慢，容易下載失敗的圖片。

import requests 
def requests_chunk_download(img_url, download_path): 
    r = requests.get(img_url, stream=True)     
    with open(f'{download_path}/image3.png', 'wb') as f: 
        for chunk in r.iter_content(chunk_size=32): 
            f.write(chunk) 

分別下載一個圖片看看結果：

if __name__ == '__main__': 
    img_url = 'https://tinypng.com/images/panda-developing-2x.png' 
    download_path = Path('/Users/aaron/tmp/images') 
    download_path.mkdir(exist_ok=True) 
    urllib_download(img_url,download_path.as_posix()) 
    request_download(img_url, download_path.as_posix()) 
    requests_chunk_download(img_url, download_path.as_posix()) 

三種方法下載圖片的大小是一樣的。

如果自動下載某網站的全部圖片，其實一點也不復雜，無非就是找規律，如何獲取全部圖片的 url，然后循環調用以上三個函數。

獲取圖片 url 可能會涉及正則表達式，關于正則表達式，可以參考前文學會正則表達式，玩弄文本于股掌之中

2、壓縮圖片

有一次我用郵箱向老板發送 5 張圖片時，foxmail 提示我是否啟用 QQ 郵箱的超大附件功能，原來 5 張圖片已經 40+ MB，現在的手機拍攝的真是太清晰了。

不過工作中的圖片能看清楚內容就可以了，完全沒有必要整那么清晰，文件太大，發給老板，老板打開圖片也會卡，體驗非常不好，于是我就想如何使用 Python 來壓縮圖片。

找了很多方法，都不是很理想，有的軟件下載后才發現是付費的，有的在使用時直接導致程序卡死，有的壓縮率不夠需要多次壓縮，有的要求原始圖片大小不能超過 5 M 有的失真有些嚴重。

直到我用了 tinypng 的 api 接口，才發現這真的好用，圖片幾乎不失真，大多都控制在 1 MB 之內，在此分享給大家。

先打開 https://tinypng.com/developers, 在下方輸入你的用戶名和郵箱，就可以獲取一個 API KEY。

然后 pip 安裝一下這個庫：

pip install tinify 

編寫三行代碼就可以對圖片進行壓縮處理了：

import tinify 
tinify.key = '此處填入你的key' 
tinify.from_file(src_img_path).to_file(dst_img_path) 

其中 src_img_path 是原圖片，dst_img_path 是壓縮后的圖片。

比如找個目錄，對文件批量壓縮一下：

import tinify 
from pathlib import Path 
import os 
 
tinify.key = '此處填入你的key' 
path = "/Users/aaron/Documents/個人/origin" # 圖片存放的路徑 
 
for dirpath, dirs, files in os.walk(path): 
    for file in files: 
        file = Path(dirpath)/Path(file) 
        if file.suffix.lower() in ['.jpg','.png','.gif']: 
            print("compressing ..."+ file.as_posix()) 
            tinify.from_file(file.as_posix()).to_file(file.with_suffix(".compressed.jpg").as_posix()) 

可以看到，壓縮后的文件大小在 1M 左右或 1M 之內，打開文件對比，基本看不出任何區別：

3、刪除圖片的元數據

現在大部分快遞已經可以對地址信息進行加密，大家的隱私保護意識也越來越高，可是一不小心，你隨手發布的照片就可能暴露了你的位置信息。

因此，用戶發布照片時去除照片的位置、設備、時間等隱私信息顯得很有必要，這些信息又叫元數據，也就是 metadata。

Python 刪除圖片的元數據是有一個三方庫 piexif，我使用它刪除后，再用 exiftool 查看時，仍然可以查到許多隱私信息。

也就是說 piexif 刪除的不夠徹底，于是我用 Python 封裝了 exiftool，這下，圖片的元數據可以刪除的干干凈凈。

文件 exif_tool.py 代碼如下：

import subprocess 
import os 
import json 
from pathlib import Path 
class ExifTool(object): 
 
    sentinel = "{ready}\n" 
    #windows 
    #sentinel = "{ready}\r\n" 
 
    def __init__(self, executable="/usr/bin/exiftool"): 
        exiftool1 = Path("/usr/bin/exiftool") 
        exiftool2 = Path("/usr/local/bin/exiftool") 
        self.executable = executable 
        if exiftool1.exists(): 
            self.executable = exiftool1.as_posix() 
        elif exiftool2.exists(): 
            self.executable = exiftool2.as_posix() 
        else: 
            if Path(self.executable).exists(): 
                pass 
            else: 
                raise FileNotFoundError(self.executable) 
 
 
    def __enter__(self): 
        self.process = subprocess.Popen( 
            [self.executable, "-stay_open", "True",  "-@", "-"], 
            universal_newlines=True, 
            stdin=subprocess.PIPE, stdout=subprocess.PIPE) 
        return self 
 
    def __exit__(self, exc_type, exc_value, traceback): 
        self.process.stdin.write("-stay_open\nFalse\n") 
        self.process.stdin.flush() 
 
    def execute(self, *args): 
        args = args + ("-execute\n",) 
        self.process.stdin.write(str.join("\n", args)) 
        self.process.stdin.flush() 
        output = "" 
        fd = self.process.stdout.fileno() 
        while not output.endswith(self.sentinel): 
            # output += os.read(fd, 4096).decode('utf-8',errors=) 
            output += os.read(fd, 4096).decode('utf-8',"ignore") 
        return output[:-len(self.sentinel)] 
 
    def get_metadata(self, *filenames): 
        """ 
        返回多個文件的 exif 信息 
        """ 
        return json.loads(self.execute("-G", "-j", "-n", *filenames)) 
 
    def get_exif_info(self, source_img): 
        """ 
        返回單個文件的 exif 信息 
        """ 
        return self.get_metadata(source_img)[0] 
 
    def delete_exif_info(self, source_img): 
        ''' 
        刪除 exif 信息后，返回剩余的 exif 信息 
        ''' 
        self.execute("-all=",source_img) 
        metadata = self.get_metadata(source_img) 
        return metadata[0] 

使用前先確保操作系統已經安裝了 exiftool，程序默認讀取兩個位置：

/usr/bin/exiftool 
/usr/local/bin/exiftool 

也可以自己傳入 exiftool 的執行路徑。

使用舉例：

from pprint import pprint 
if __name__ == '__main__': 
    with ExifTool() as e: 
        exif = e.get_exif_info('/Users/aaron/Documents/個人/origin/文件1.jpg') 
        pprint(exif) 
        exif = e.delete_exif_info('/Users/aaron/Documents/個人/origin/文件1.jpg') 
        print("========刪除 exif 信息后========") 
        pprint(exif) 

大家可以用 piexif 和我這里提供的 exif_tool 做個對比，看看哪個刪除的更徹底，有問題請留言討論。

4、拼接長圖

思路也簡單，也把要拼接的圖片放在數組里面，然后計算圖片的最大寬度作為拼接后圖片的寬度，然后一張一張拼接即可。

排版可以選擇靠左對齊，或者水平居中對齊，空白位置的顏色也可以自己定義。

具體代碼如下：

5、如何識別圖片上的文字

這其實就是 OCR 了，非常實用，不過個人很難訓練出優秀的模型，不如直接用大廠的 API。舉個例子，百度云的 AI 產品，你可以在終端下執行這樣一個命令來進行安裝。

pip install baidu-aip 

在這里我使用了百度云提供的在線文字識別產品，提供了 AipOcr 函數實現用戶驗證、client.basicGeneral 函數實現文字識別功能。

代碼如下：

from aip import AipOcr 
""" 你的 APPID AK SK """ 
APP_ID = '你的 App ID' 
API_KEY = '你的 Api Key' 
SECRET_KEY = '你的 Secret Key' 
client = AipOcr(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY) 
""" 讀取圖片 """ 
def get_file_content(filePath): 
    with open(filePath, 'rb') as fp: 
        return fp.read() 
image = get_file_content('example.png') 
""" 調用通用文字識別, 圖片參數為本地圖片 """ 
result = client.basicGeneral(image) 
print(result) 

在這段代碼里，實現了三個功能，分別是用戶驗證、讀取圖片和識別圖片。

為了更直觀地看到效果，我這里對著書拍個照片，然后讓它識別一下：

原圖如下：

識別結果如下：

6、給圖片加水印

添加自己的水印來防止別人盜圖，也可以宣傳品牌形象，如果要為大量圖片添加文字水印，不妨使用以下方法。

from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont 
 
def add_text_watermark(img, text): 
    img = Image.open(img) 
    draw = ImageDraw.Draw(img) 
    myfont = ImageFont.truetype('/System/Library/Fonts/PingFang.ttc', size=100) 
    fillcolor = "#ff0000" 
    width, height = img.size 
    draw.text((width - 700, height - 250), text, font=myfont, fill=fillcolor) 
    return img 
 
 
if __name__ == '__main__': 
    image = '/Users/aaron/Documents/個人/IMG_2288.compressed.jpg' 
    img1 = add_text_watermark(image,'@Python七號') 
    img1.save("result_text_watermark.jpg","jpeg") 

說明 draw.text((width - 700, height - 250), '@Python七號', font=myfont, fill=fillcolor)第一個括號填寫的是位置，左上角的坐標是 (0，0)，右下角的坐標是(width,heigth)，本例中 (width - 700, height - 250) 相當于是右下角。

效果如下(紅色部分是程序添加的)：

那你可能又問下，如果加圖片水印呢?比如現在有一個 logo 想添加到圖片上，代碼如下：

from PIL import Image 
def add_img_watermark(img, img_watermark): 
    rgba_image = Image.open(img).convert("RGBA") 
    rgba_watermark = Image.open(img_watermark).convert("RGBA") 
    image_x, image_y = rgba_image.size 
    watermark_x, watermark_y = rgba_watermark.size 
    # 縮放圖片 
    scale = 10 
    watermark_scale = max(image_x / (scale * watermark_x), image_y / (scale * watermark_y)) 
    new_size = (int(watermark_x * watermark_scale), int(watermark_y * watermark_scale)) 
    rgba_watermark = rgba_watermark.resize(new_size, resample=Image.ANTIALIAS) 
    # 透明度 
    rgba_watermark_mask = rgba_watermark.convert("L").point(lambda x: min(x, 180)) 
    rgba_watermark.putalpha(rgba_watermark_mask) 
 
    watermark_x, watermark_y = rgba_watermark.size 
    # 水印位置 
    rgba_image.paste(rgba_watermark, ( (image_x - watermark_x)//2, image_y - watermark_y-100), rgba_watermark_mask)  # 右上角 
 
    return rgba_image.convert("RGB") 
 
if __name__ == '__main__': 
    image = '/Users/aaron/Documents/個人/IMG_2288.compressed.jpg' 
    img_watermark = "/Users/aaron/Downloads/IMG_2568.JPG" 
    img2 = add_img_watermark(image, img_watermark) 
    img2.save("result_img_watermark.jpg") 

效果如下圖所示：

最后的話

圖片是我們接觸最多的媒體文件了，這里分享了 6 種關于圖片的實用操作，需要的可以直接復制這里的代碼使用。