Python+PIL如何實現支付寶AR紅包

小編給大家分享一下Python+PIL如何實現支付寶AR紅包，相信大部分人都還不怎么了解，因此分享這篇文章給大家參考一下，希望大家閱讀完這篇文章后大有收獲，下面讓我們一起去了解一下吧！

思路比較簡單：

1、對圖片進行銳化處理；
2、設(r_h, g_h, b_h)為支付寶遮罩黑條的RGB值，以此為中心，查找半徑為Diff_radius的范圍內所有的色值；

3、對每一行符合步驟2的像素點個數進行計數，若該數值超過某個臨界值(如：圖片寬度的一半)，將其所在行替換為上一行非遮罩數據；
4、對處理后的圖片高斯濾鏡。

以下是python代碼：

from PIL import Image,ImageFilter
 
Diff_radius = 500
diff_min = 1
r_h, g_h, b_h = 43, 55, 66
 
image = Image.open('test.png')
image_width = image.size[0]
image_height = image.size[1]
rgb_im = image.convert('RGB')
 
img_sharpen = image.filter(ImageFilter.SHARPEN)
 
img_new = Image.new('RGBA', image.size, (255,255,255,255))
img_copy = img_sharpen.crop((0,0,image_width,image_height))
img_new.paste(img_copy, (0,0,image_width,image_height))
 
y_tmp = 0
 
for y in range(image_height):
  y_is_black = 0
  current_line_flag_acc = 0
  for x in range(image_width):
    r, g, b = rgb_im.getpixel((x, y))
    if ((r_h-r)**2 + (g_h-g)**2 + (b_h-b)**2) < Diff_radius :
      current_line_flag_acc = current_line_flag_acc + 1
      if (x == image_width - 1) and (current_line_flag_acc > diff_min) :
        y_is_black = 1
        img1 = img_new.crop((0,y_tmp-2,image_width,y_tmp-1))
        img_new.paste(img1, (0,y,image_width,y+1))
        # print('y_tmp:%d -> y:%d'%(y_tmp,y))
    elif (x == image_width - 1) and not y_is_black:
      y_tmp = y
# img_save = img_new.filter(ImageFilter.GaussianBlur(radius=1.5))
img_new.save('test_1.png')
print("done!")

對于不同的圖片，可能需要修改3、4、5行的參數。

目前測試過幾組照片，發現給出的線索圖片越復雜，這種方法處理后能被識別的成功率越高，尤其是對人臉，簡單的處理后基本都可以識別。

識別成功的：

識別失敗的：

以上是“Python+PIL如何實現支付寶AR紅包”這篇文章的所有內容，感謝各位的閱讀！相信大家都有了一定的了解，希望分享的內容對大家有所幫助，如果還想學習更多知識，歡迎關注億速云行業資訊頻道！