【教学类-36-10】20250531蝴蝶图案描边,最适合大小(一页1图1图、2图图案不同、2图图案相同对称)

news2025/6/7 1:27:15


背景说明:

之前做了动物头像扇子(描边20),并制作成一页一套图案对称两张

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现在我需要用把“蝴蝶”做成描边、一页一图、一页两图样式

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WORD模版

图片处理

添加点状描边,因为用了5磅的圆点,所以只做了描边20磅

'''
将已经白色P图的图案放大、透明、描边、切边


deepseek,阿夏
20250531
'''
from PIL import Image, ImageDraw
import os
import math

# 放大和透明室共有
print('------0、基本信息-----')
# 主路径
path = r'D:\test\20桌面素材\蝴蝶\蝴蝶2.0'
# path=r'D:\图片\20240614蛋筒彩蛋

# 图片夹名称
a = '01'
b = '蝴蝶'
c = '虚线描边'

# # 保存
# all = path + fr'\{a}_10{b}合并图'

# 参数设置

# 1、内部花纹框
# 花纹边框颜色((内部)
cchw = 0
# 调整蓝色区域边框宽度(像素)
blue_width = 0

# 2、轮廓线
# 轮廓线黑线边框颜色(中间150,150,150)
ccn = 0
# 轮廓线的宽度
mb_border_width = 1  # 黑边宽度(像素)
w = int(mb_border_width / 2)  # 内5外5

# 5、画布尺寸放大
target_width = 2000  # 统一宽度
target_height = target_width  # 统一高度
background_expand = 1000  # 白色背景放大尺寸

# 6、添加中线虚线(折痕)

# Parameters for center line

# 中线参数
xxx = 0  # 颜色
total_line_width = 10  # 总宽度10磅
left_width = int(total_line_width) / 2  # 左边5磅
right_width = left_width  # 右边
# line_width = 10  # 线条粗细
dash_length = 30  # 黑线段
gap_length = 30  # 白线段

# 定义文件夹路径
in_folder = os.path.join(path, f'{a}_01{b}白色')  # 原始图片(白背景)
big_folder = os.path.join(path, f'{a}_02{b}{c}放大背景')  # 放大背景输出
transparent_folder = os.path.join(path, f'{a}_03{b}{c}透明背景')  # 透明背景输出
# output_folder = os.path.join(path, f'{a}_04{b}{c}黑边轮廓')  # 最终输出
dotput_folder = os.path.join(path, f'{a}_05{b}{c}黑边点虚线轮廓')  # 最终输出
# input_folder = output_folder  # 原始图片文件夹

# 创建输出文件夹
# os.makedirs(all, exist_ok=True)
# os.makedirs(output_folder,exist_ok=True)
os.makedirs(dotput_folder, exist_ok=True)
os.makedirs(big_folder, exist_ok=True)
os.makedirs(transparent_folder, exist_ok=True)

rrh, ggh, bbh = cchw, cchw, cchw

print('------1、白色PNG背景放大一点-----')
# 遍历输入文件夹中的所有PNG文件
for filename in os.listdir(in_folder):
    if filename.lower().endswith('.png'):
        # 打开原始图片
        input_path = os.path.join(in_folder, filename)
        with Image.open(input_path) as img:
            original_width, original_height = img.size

            # 创建新画布(长宽各+200,白色背景)
            new_width = original_width + background_expand
            new_height = original_height + background_expand
            new_image = Image.new('RGB', (new_width, new_height), (255, 255, 255))

            # 计算粘贴位置(居中)
            paste_x = (new_width - original_width) // 2
            paste_y = (new_height - original_height) // 2

            # 将原始图片粘贴到新画布上
            new_image.paste(img, (paste_x, paste_y), img if img.mode == 'RGBA' else None)

            # 保存结果
            big_path = os.path.join(big_folder, filename)
            new_image.save(big_path)

print('------2、白色PNG背景变成透明-----')
def process_image_to_transparent(file_path):
    img = Image.open(file_path)
    img = img.convert("RGBA")
    datas = img.getdata()

    new_data = []
    for item in datas:
        if item[0] == 255 and item[1] == 255 and item[2] == 255:
            new_data.append((255, 255, 255, 0))
        else:
            new_data.append(item)

    img.putdata(new_data)
    return img

print("正在转换白背景为透明背景...")
for file_name in os.listdir(big_folder):
    if file_name.lower().endswith((".png", ".jpg", ".jpeg")):
        input_file_path = os.path.join(big_folder, file_name)
        output_file_path = os.path.join(transparent_folder, file_name)
        processed_image = process_image_to_transparent(input_file_path)
        processed_image.save(output_file_path)
        print(f"已处理: {file_name}")

# 描边为20、50、80
for x in [20]:
    cropped_folder = os.path.join(path, f'{a}_06{b}{c}切边{x}')  # 裁剪后的透明图片
    os.makedirs(cropped_folder, exist_ok=True)

    # 3、点状虚线裁剪边
    # 点状虚线边框颜色(外边)
    ccw = 150
    # 白色描边宽度(像素)轮廓线外层
    white_border_width = x
    # 黑点直径(像素)
    dot_size = 5
    # # 黑点间距(像素)增加间距确保均匀分布  
    dot_spacing = dot_size * 2

    # 4、裁剪时不保留额外透明边距
    transparent_edge = 0  # 裁剪时不保留额外透明边距

    # 灰线深浅测试
    # for cr3 in range(cchw,cchw+10,10):
    # 黑色边框颜色# 灰色
    # if x==1:
    #   中线(内)    
    rrw = ggw = bbw = ccw
    rrn = ggn = bbn = ccn
    rrh = ggh = bbh = cchw
    rrx = ggx = bbx = xxx

    print('------3、添加点状虚线轮廓-----')

    def get_edge_pixels(image):
        """获取图像中不透明像素与透明像素交界的边缘像素坐标"""
        edge_pixels = []
        pixels = image.load()
        width, height = image.size

        for y in range(height):
            for x in range(width):
                if pixels[x, y][3] > 0:  # 不透明像素
                    # 检查4邻域
                    for dx, dy in [(-1, 0), (1, 0), (0, -1), (0, 1)]:
                        nx, ny = x + dx, y + dy
                        if 0 <= nx < width and 0 <= ny < height:
                            if pixels[nx, ny][3] == 0:  # 邻域透明
                                edge_pixels.append((x, y))
                                break
        return edge_pixels

    def expand_edge_pixels(edge_pixels, distance, width, height):
        """扩展边缘像素坐标到指定距离"""
        expanded_pixels = set()
        for x, y in edge_pixels:
            for dy in range(-distance, distance + 1):
                for dx in range(-distance, distance + 1):
                    nx, ny = x + dx, y + dy
                    if 0 <= nx < width and 0 <= ny < height:
                        expanded_pixels.add((nx, ny))
        return expanded_pixels

    def get_contour_pixels(border_pixels, width, height):
        """获取白边区域的外轮廓像素(使用边缘追踪算法)"""
        # 找到起始点(最左上角的边界像素)
        start_point = None
        for y in range(height):
            for x in range(width):
                if (x, y) in border_pixels:
                    start_point = (x, y)
                    break
            if start_point:
                break

        if not start_point:
            return []

        # 使用Moore-Neighbor追踪算法获取轮廓
        contour = []
        current = start_point
        previous = (current[0] - 1, current[1])  # 假设从左侧开始

        directions = [
            (0, -1), (1, -1), (1, 0), (1, 1),
            (0, 1), (-1, 1), (-1, 0), (-1, -1)
        ]

        while True:
            contour.append(current)
            # 找到下一个

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