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基于 itchat 庫來獲取微信好友頭像并執行拼接操作,對微信上文字化好友列表數據進行可視化展示。
獲取好友頭像
def save_avatar(folder): """ 保存微信好友頭像 :param folder: 保存的文件夾 """ itchat.auto_login(hotReload=True) users = itchat.get_friends() or [] print('%d friends found.' % len(users)) if not os.path.exists(folder): os.makedirs(folder) index = 1 for i, user in enumerate(users): nickname = user.RemarkName username = user.UserName file_path = os.path.join(folder, '%03d_%s.png' % (i, nickname)) if not os.path.isfile(file_path): # 不重復下載 avatar = itchat.get_head_img(username) with open(file_path, 'w') as f: f.write(avatar) print('Download %d: %s' % (index, file_path)) index += 1
這里只需要傳入一個保存頭像的文件夾即可,運行 itchat.auto_login(hotReload=True) 后會彈出微信掃碼界面讓你授權微信登錄,以便接下來的好友數據獲取。
在圖片下載時,我添加了一個防止重復下載的判斷,以免多次運行時每次都要重新進行頭像的下載。
取出待拼接頭像
def get_image_files(folder, filters=None): """ 取出待拼接頭像 :param folder: 目標文件夾 :param filters: 需要過濾的圖片 :return: 頭像路徑 """ filters = filters or [] filenames = [os.path.join(folder, sub) for sub in os.listdir(folder) if sub.endswith('.png') and not filters.__contains__(sub)] return filenames
這里單獨寫個方法是為了把過濾的邏輯封裝進來,以便于去掉指定的微信好友的頭像(比如純色的頭像在拼接之后的大圖看上去很明顯,非強迫癥可忽略)。
計算拼接的排列
def calculate_align_way(image_num, force_align=False): """ 計算圖片排版對齊方式 :param image_num: 圖片數量 :return: (rowls, columns) """ actual_value = image_num ** 0.5 suggest_value = int(actual_value) if actual_value == suggest_value or force_align: return suggest_value, suggest_value else: return suggest_value, suggest_value + 1
因為需要知道最終拼接圖片的行列數,所有這里單獨定義一個計算方法。算法就是直接對圖片總數開根號,取出的結果如果正好是整數,就直接返回該結果。如果不是整數(大多數情況都如此),則根據參數 force_align 來決定是否強制進行正好全部鋪滿的顯示。如果設為 True ,能強制鋪滿,但會有部分好友未顯示完全;反之則是相對的情況。 后面發現拼接圖片最后一行有很多黑色空位時,只需要更改該參數為True即可。
拼接
def join_images(image_files, rows, cols, width, height, save_file=None): """ 拼接操作 :param image_files: 待拼接的圖片 :param rows: 行數 :param cols: 列數 :param width: 每張小頭像的寬度 :param height: 每張小頭像的高度 :param save_file: 拼接好圖片的保存路徑 """ canvas = np.ones((height * rows, width * cols, 3), np.uint8) for row in range(rows): for col in range(cols): index = row * cols + col if index >= len(image_files): break file_path = image_files[index] im = Image.open(file_path) im = im.resize((width, height)) im_data = np.array(im) if len(im_data.shape) == 2: im_data = np.expand_dims(im_data, -1) x = col * width y = row * height canvas[y: y + height, x: x + width, :] = im_data image = Image.fromarray(canvas) image.show() if save_file: image.save(save_file)
拼接圖片調用的是科學計算包 numpy 和圖片庫 PIL ,主要就是對 ndarray 進行操作。
最終將上面的步驟全部串聯起來,執行如下主函數,便得到上面的拼接圖片。
FOLDER = 'avatars' if __name__ == '__main__': # 保存所有好友頭像 save_avatar(FOLDER) # 取到準備拼接的頭像 image_files = get_image_files(FOLDER) # 計算拼接的行列 rows, columns = calculate_align_way(len(image_files), force_align=True) # 執行拼接操作 join_images(image_files, rows, columns, 64, 64, 'result.png')
Github源碼
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