使用Python实现产品图片自动化处理。

在当前的数字化时代，产品图片在电子商务和市场营销中扮演着至关重要的角色。然而，为在线平台准备产品图片可能是一项耗时的任务。本视频将分享一个Python脚本，用于自动化产品图片的图像处理工作流程。

通过使用Python Imaging Library(PIL)和rembg库，可以实现删除图片背景、裁剪图片以适应产品尺寸、调整图片大小和创建具有特定大小和颜色的新画布等功能。今天的视频将按照以下步骤来执行脚本：

1.使用rembg库删除图片背景。

2.裁剪图片仅包含产品尺寸。

3.调整裁剪后的图片到指定的大小，同时保持宽高比。

4.创建具有指定大小和颜色的新画布。

5.将调整大小后的产品图片粘贴到新画布上。

现在请跟随视频一起深入了解代码！依赖和安装！要运行脚本需要安装PIL(Pillow)库和rembg库。你可以使用pip来安装它们。pip install pillow rembg使用说明。要使用该脚本，请按照以下步骤操作：

1.将你的产品图片放置在指定的文件夹和子文件夹中。

2.在脚本中更新 folder_dir变量，使其指向包含你的产品图片的文件夹。

3.使用Python解释器运行脚本。脚本将处理文件夹及其子文件夹中的所有产品图片，并应用前面提到的图像处理步骤。处理后的图像将被保存，并在原始文件名后附加"\_Processed"后缀。函数解释append_id(filename)。

该函数会在输出图像文件名中附加一个ID，它以原始文件名作为输入，并返回附加了_Processed后缀的修改后的文件名，这有助于区分处理后的图像和原始图像。

autocrop_imagel(img border=0)，该函数通过删除任何不必要的空白或背景来自动裁剪图像，它接受一个输入图像img和一个可选的border参数(默认为0)。该参数用于在裁剪后的图像周围添加额外的填充。

它使用img.getbbox()计算图像的边界框，将图像裁剪为边界框的内容。

然后，它创建一个适当大小的新图像以容纳裁剪后的图像和边框，最后它将裁剪后的图像粘贴到新图像上，并返回裁剪后的图像结果。resize_image(img myScale)，该函数可在保持宽高比的同时缩放图像，它接受输入图像img和所需的缩放比例my Scale。函数首先会根据图像的高度和宽度来判断其方向，然后根据所需比例计算出调整大小后的尺寸。最后，使用img和resize函数对图像进行调整，返回调整后的图像。process_fles函数可用于处理指定文件夹及其子文件夹中的文件。它以folder_dir为输入，使用os.scandir函数遍历文件夹中的每个条目。如果条目是一个文件，则使用Image.open函数打开并调用option_id函数生成输出路径。使用rembg库中的remove函数删除图像背景，自动裁剪图像并调整图像大小。

函数使用PIL库创建新画布，并将处理后的图像保存到输出路径。如果条目是一个目录，则使用process_files函数处理子目录中的文件。通过自动化这一工作流程，可以节省准备产品图片的时间和精力，并提高效率。推荐阅读《Python从入门到精通(微课精编版)》和《Python从入门到精通(微课精编版)》。本书结构完整，知识点与示例相结合，并配有案例实战。示例源代码均有详细注释，便于读者学习和快速上手。

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