前言：

????本人菜鳥，不對(duì)的地方請(qǐng)指正，勿噴，感激不盡~~

背景：

????公司讓我扒了一些文章，要保持文章結(jié)構(gòu)，圖片正確穿插在文章內(nèi)，圖片還要保存在本地，以post的形式發(fā)送數(shù)據(jù)，但是后來發(fā)現(xiàn)圖片大部分有水印，還要我做圖片水印處理，就有了這篇文章的出現(xiàn)

思路：

????通過對(duì)圖片的觀察，發(fā)現(xiàn)水印的位置都在右下角的位置，這就方便了我菜鳥干活。

????兩個(gè)處理思路：

????1.高斯模糊【不管圖片有沒有水印都會(huì)高斯模糊】

????2.圖片疊加【同上】

高斯模糊：

在實(shí)現(xiàn)這個(gè)思路的時(shí)候，發(fā)現(xiàn)官方的源碼，bouns參數(shù)是傳了也沒有用的，在源碼里面沒有調(diào)用這個(gè)參數(shù)。所以修改了下源碼，在網(wǎng)上也證實(shí)了（因?yàn)楸救瞬锁B，不確定）

修改源碼如下：

# encoding=utf-8

# Time ???: 2018/1/19

# Email ??: z2615@163.com

# Software: PyCharm

# Language: Python 3

from PIL import ImageFilter

?

?

class MyGaussianBlur(ImageFilter.Filter):

????name = "GaussianBlur"

????'''用于圖片高斯模糊處理，源碼修改過來'''

?

????def __init__(self, radius=2, bounds=None):

????????self.radius = radius

????????self.bounds = bounds

?

????def filter(self, image):

????????if self.bounds:

????????????clips = image.crop(self.bounds).gaussian_blur(self.radius)

????????????image.paste(clips, self.bounds)

????????????return image

????????else:

????????????return image.gaussian_blur(self.radius)

修改完之后，就方便多了，直接導(dǎo)入使用，測(cè)試可以實(shí)現(xiàn)局部區(qū)域的高斯模糊，但是圖片太多，一篇文章對(duì)應(yīng)一個(gè)文件夾，所以還要將所有圖片的路徑當(dāng)作參數(shù)添加到列表，遍歷列表，實(shí)現(xiàn)對(duì)圖片的修改。

首先，將圖片路徑參數(shù)傳入一個(gè)方法，方便修改：

# encoding=utf-8

# Time ???: 2018/1/19

# Email ??: z2615@163.com

# Software: PyCharm

# Language: Python 3

from GaussianBlur import MyGaussianBlur

from PIL import Image

?

def gaussian(img):

????'''需要處理的圖片'''

????path_img = img

????'''處理完保存的圖片'''

????re_img = img.split('/')[-1]

????image = Image.open(path_img)

????'''bounds的四個(gè)參數(shù)，用于高斯模糊，添加水印,165和70是水印大小'''

????x = image.size[0]

????y = image.size[1]

????z = image.size[0] - 165

????l = image.size[1] - 70

????# bound = (z, l, x, y)

????'''高斯模糊'''

????image = image.filter(MyGaussianBlur(radius=5.8, bounds=(z, l, x, y)))

????try:

????????image.save(re_img)

????except:

????????image.save(re_img + '.jpg')

????????print('SUCCESS:', re_img)

# return bound

radius參數(shù)：大小根據(jù)需要自己調(diào)，默認(rèn)是2，在源碼中可以看到。

bounds參數(shù)：元組的形式。不添加這個(gè)參數(shù)是對(duì)整個(gè)圖片做模糊處理。

至于except中的.jpg,是有部分圖片沒有后綴，爬取的時(shí)候給自己挖的坑，懶得讀取圖片格式，直接就加的jpg

因?yàn)橹蛔瞿：幚砭蛯⒉糠謪?shù)注釋掉了，將文件保存為：test_gaussi.py(名字隨意)

接下來就要讀取圖片了【處理完的圖片會(huì)覆蓋掉原來的圖片，另有需要先備份】，代碼如下：

# encoding=utf-8

# Time ???: 2018/1/19

# Email ??: z2615@163.com

# Software: PyCharm

# Language: Python 3

import os

from test_gaussi import gaussian

?

path = os.getcwd() + '\\test_img'

file = os.listdir(path)

img_path_list = []

'''水印圖片'''

# logo = Image.open('./logo.png')

'''獲取當(dāng)前文件夾下的所有文件夾'''

for x in file:

????img_path = path + "\\" + x

????img_list = os.listdir(img_path)

????for i in img_list:

????????i_path = img_path + '\\' + i

????????img_path_list.append(i_path)

'''獲取文件夾下的所有圖片'''

for img in img_path_list:

????try:

????????gaussian(img)

????except:

????????print('img file is damaged ', img)

????????pass

效果圖：

? ??

多個(gè)文件多層目錄 處理之后的效果圖

最后：

? ? ?1.因?yàn)閼?#xff0c;所以，就這么簡單的寫了，哪位仁兄可以的話，自行修改。當(dāng)然，寫出來之后分享下^_^~~

? ? ?2.圖片的疊加，需要用到bounds參數(shù)，將高斯模糊那部分注釋掉

?

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的python 批量图片局部高斯模糊（图片水印处理）的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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