偷个懒，公号抠腚早报80%自动化——1.批量生成微信封面图

简述

2018年的三月份写过一篇：《小猪的Python学习之旅 —— 18.Python微信转发小宇宙早报》，从一开始 手动转发别人发的新闻早报，到编写脚本到自动转发。然后毕竟这个是别人整理的，并不能保证准时，很多 时候早报变成了午报，然后还有存档问题，每次想看之前的早报就，都要微信搜聊天记录。啧啧，我琢磨着， 要不自己来整理早报。于是偷偷开始手动去整理早报，然后发在公号「抠腚男孩」上：

毕竟自己整理的，不确定看官能不能接受，得找几个小火汁来验证下下~

然后，把我整理的日报，套模板，改下日期，丢到童鞋群里看看他们有木有发现，测试两天后~

行吧，我就发吧，接下来简单说下每天发早报的流程。

• 1.制作当天早报的封面图
• 2.浏览新华社，i黑马，第一财经周刊等新闻站点，采集有趣的新闻，复制下标题。
• 3.把复制的标题粘贴到文本编辑器中，凑够15条新闻。
• 4.登录微信公众平台，打开昨天的文章，复制样式，粘贴，然后把今天的内容填进去。

接着检查下，没什么问题，就发布了。一开始，每天要耗费将近一个小时的时间来完成这件 事情，每天的摸鱼时间这么宝贵，花一个小时来做这件事情，显得有些得不偿失。作为一个 **勤（lan）奋（duo）**的开发仔，肯定要想办法来优化下，最好的结果就是：发早报完全自动化~

当然，也是想想而已，有读者可能好奇，为啥标题是80%，那么剩下的20%是什么？

答：15%是新闻的过滤，筛选有意思的新闻标题，这一步其实可以优化，最简单的就是，直接爬热搜 或者评论多的新闻标题，但是这样莫得灵魂，我更倾向于训练一个机器人，让他自动去筛选标题。 但是目前还不会这些东西，所以先搁一搁咯，还得手动去筛选~ 剩下的5%是把早报发表到公号上，其实也可以自动化，通过selenium写个脚本自动点点点 就好了，不过个人感觉意义不大，而且我习惯发出去之前还需要预览下，确认内容 无误后才发送，毕竟文章发布后只能改标题，不能修改内容。

说下我目前想达到的一个形态吧：

• 1.编写脚本批量生成微信的封面图。
• 2.编写爬虫定时去爬取新闻，保存到本地数据库中。
• 3.编写接口，包括获取当天采集到的新闻，加入到新闻筛选池等。
• 4.编写用来筛选新闻的APP，利用上班坐地铁的时间快速筛选当天的新闻标题。
• 5.编写一键生成统一样式的早报文章的脚本。
• 6.编写一键生成当天新闻详情页面的脚本。
• 7.复制粘贴生成的样式文章，填写标题，发布者，在阅读原文中添加当天新闻详情页面的url，完成发布。
• 8.编写微信机器人，定时(暂定10点)，拉取早报进行文本处理后，自动转发到相关的群。

好吧，大概的路线就这样，本节先从制作早报封面图开始**优（偷）化（懒）**吧。

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1.封面图的制作过程

先来看看我每天的早报封面图吧，是介样的：

组成部分：背景图（900*383）+ 大标题(52px) + 二级标题（44px） 接着缩下我是制作这种封面图的流程：

• 1.平时闲着没事逛下一些壁纸的APP或者站点，觉得好看的就保存下来。
• 2.打开Pixelmator Pro新建一个900*383的模板，把图片拖进去，调节图片大小直到图片的宽度和模板的宽度相等。
• 3.接着移动调整缩放后的图片，直到自己喜欢位置。
• 4.依次添加大小标题，调整居中。
• 5.合并图层，裁剪。
• 6.导出成jpg文件。

为了让你们感受这个流程，我大概录了个Gif演示下，实际操作耗时远比这个久(7，8分钟的样子)。

每天如机器搬重复着这样的操作，多呆哦~然后，我竟然坚持了60+天(┬＿┬)； 着实需要一个脚本，把我从这种繁冗的工作中解脱出来。

读者可能对图源感兴趣，我一般喜欢直接保存壁纸APP里精选的靓图， 当然也可以自行爬取一些壁纸站点。另外，我发现，有些长图，其实 可以裁剪成几份来作为多期的封面，比如这样的图：

分割成两个，挺好看的。

感觉像像集卡一样，有点意思。

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2.提取图片处理的流程

先来提取下图片处理的流程：

• 图片缩放：保持长宽比例不变进行缩放，直到宽为900px为止。
• 图片裁剪：先计算图片可以裁剪成多少份，以图片中间为基准裁剪，计算Y轴偏移，每个图片的坐标。
• 图片加字：对裁剪后的图片依次添加大小标题。

3.材料准备

行吧，处理流程说了，说下用到的Python库，直接通过pip命令安装即可： (主要使用opencv来进行图片处理，pillow即PIL库)

pip install numpy
pip install opencv-python
pip install pillow

4.图片缩放

保持长宽比，设置为900px，我们通过opencv提供的imread()方法来获取一个图片对象，然后进行 相关操作。先获取一波高和宽度

import cv2

img = cv2.imread('1.jpg')
(h, w) = img.shape[:2]
print(h, w)

# 输出结果：956 1080

如果你想把图片显示出来，可以直接调用imshow()方法：

cv2.imshow('image', img)   # 参数依次为：窗口名称(窗口不能重名)，读入的图片。

上述的代码，运行后会发现窗口一闪而过，可以调用waitKey()让窗口不关闭

cv2.waitkey()   # 想窗口一直不关闭，可以不填参数或填0；也可以指定一个等待时间(单位毫秒)
                # 在一个时间段内，等待用户按键触发关闭，如果一直不按键，到了时间会自动关闭。

但是，这里其实隐藏着一个小坑：如果你的图片是中文文件名或文件路径包含中文，调用imread会报错，比如：

img = cv2.imread('测试.jpg')
cv2.imshow('img', img)
cv2.waitKey()

运行结果：

同样调用imwrite()方法也是无法生成带有中文路径的图片的，可以自行编写两个函数来解决：

def cv_imread(file_path):
    cv_img = cv2.imdecode(np.fromfile(file_path, dtype=np.uint8), -1)
    return cv_img
    
def cv_imwrite(img, file_path):
    cv2.imencode('.jpg', img)[1].tofile(file_path)

行吧，能获取到宽高了，接着调用opencv提供的resize()方法调整图片的尺寸，参数依次为： 图片，宽高元组，还有一个可选参数：interpolation插值方法，默认使用INTER_LINEAR 双线性插值，其他的还有：INTER_NEAREST，INTER_AREA，INTER_CUBIC，INTER_LANCZOS4。

import cv2
import numpy as np


def cv_imread(file_path):
    cv_img = cv2.imdecode(np.fromfile(file_path, dtype=np.uint8), -1)
    return cv_img


def cv_imwrite(img, file_path):
    cv2.imencode('.jpg', img)[1].tofile(file_path)


img = cv_imread('测试.jpg')
(h, w) = img.shape[:2]
print("缩放前的尺寸：", img.shape[:2])
res = cv2.resize(img, (900, round(h * (900 / w))))
print("裁剪后的尺寸：", res.shape[:2])

运行结果：

缩放前的尺寸： (956, 1080)
缩放后的尺寸： (797, 900)

5.图片裁剪

缩放完，接着就到裁剪了，先是计算图片能裁剪成几张：

crop_pic_count = int(ch / 383)
print("图片可以裁剪为：%d张" % crop_pic_count)

# 输出结果：图片可以裁剪为：2张

接着是裁剪图片，可以通过：图片对象[y轴起始坐标:y轴终点坐标, x轴起始坐标:x轴终点坐标]，来裁剪。 所以，我们要计算每个裁剪区域的对应的坐标方位。另外，这里还要考虑一个偏移，以中间位置为基准进行 裁剪，这样感觉会好一点。给个加偏移和不加偏移裁剪后的对比图吧：

so，我还是倾向于加偏移，计算偏移也很简单，直接拿高对383进行求余，然后除以2。

start_y = int(ch % 383 / 2)

接着根据能切成的图片张数，计算怎么裁剪

for i in range(0, crop_pic_count):
    crop_img = res[383 * i + start_y: 383 * (i + 1) + start_y, 0:900]
    cv_imwrite(crop_img, '剪切图%d.jpg' % (i+1))

裁剪后的图片：

6.图片加字

行吧，图片也裁剪好了，接着就是图片加字了，可以通过opencv提供的putText()添加文字， 参数依次为： 图像，文字内容， 坐标 ，字体，大小，颜色，字体厚度。

img = cv_imread('剪切图0.jpg')
cv2.putText(img, 'Test', (50, 300), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1.2, (255, 255, 255), 2)
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey()

运行结果如下：

加字成功，挺简单的，是吧？但是，如果你添加的文字不是字母或数字，而是中文的话，那么恭喜，黑人问号~

原因是：opencv自带的putText函数无法输出utf8类型的字符，因此无法将中文打印到图片上。 两个解决方法：

• 方法一：利用另一个freetype库，将字符解码转码，不过有点繁琐。
• 方法二：利用pillow库里ImageDraw类的text函数绘制中文，先从成cv2转PIL格式，加完中文再转回cv2格式输出。

这里采用的是方法二，text函数的参数：起始坐标元组，文字内容，字体，颜色。 问题来了，怎么确定绘制文字的起始坐标？

答：如果你要程序算，挺麻烦的，文字宽度怎么获取，既然图片尺寸固定，文字长度不变，为何不取巧一下呢？

直接在Pixelmator Pro上把文字拖好，然后复制下坐标，不就好了~

另外，这里笔者用的字体是 苹果-简，常规体，可以自行下载，记得把字体文件名改成英文文件名， 不然，会读取不到字体。好的，撸代码试试：

img = cv_imread('剪切图0.jpg')
# 将图片从OpenCv格式转为PIL格式
img_pil = Image.fromarray(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB))
# 加载字体（字体文件名，字体大小）
title_font = ImageFont.truetype('apple-simple.ttf', 52)
date_font = ImageFont.truetype('apple-simple.ttf', 44)
# 绘制文字的位置
title_pos = (236, 110)
date_pos = (338, 192)
# 绘制内容
title_content = u"『抠腚早报速读』"
date_content = u"第190111期"
# 绘制
draw = ImageDraw.Draw(img_pil)
draw.text(title_pos, title_content, font=title_font, fill=(255, 255, 255))
draw.text(date_pos, date_content, font=date_font, fill=(255, 255, 255))
img_open_cv = cv2.cvtColor(np.asarray(img_pil), cv2.COLOR_RGB2BGR)
cv_imwrite(img_open_cv, "加字后.jpg")

接着看下输出的图片：

啧啧啧，完美，到此自动裁剪生成一个早报封面的脚本就完成啦，接下来我们来补全和完善下我们的程序。

7.代码补全完善

就是加了循环，一些小逻辑，比较简单，注释也比较清晰，就不叨逼叨了，直接上完整代吧：

# -*- coding: utf-8 -*-
import os
import cv2
import numpy as np
import time
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont
from datetime import datetime, timedelta
import shutil

pic_source_dir = os.path.join(os.getcwd(), "news_pic_source\\")  # 原图路径
pic_crop_dir = os.path.join(os.getcwd(), "news_pic_crop\\")  # 裁剪后的图片路径
pic_font_dir = os.path.join(os.getcwd(), "news_pic_font\\")  # 加字后的图片路径
start_date = "20190112"  # 绘制图片的其起始日期


# 判断文件夹是否存在，不存在则新建
def is_dir_existed(path, mkdir=True):
    if mkdir:
        if not os.path.exists(path):
            os.makedirs(path)
    else:
        return os.path.exists(path)


# opencv读取中文路径名会乱码
def cv_imread(file_path):
    cv_img = cv2.imdecode(np.fromfile(file_path, dtype=np.uint8), -1)
    return cv_img


# opencv写入中文路径名会乱码
def cv_imwrite(img, file_path):
    cv2.imencode('.jpg', img)[1].tofile(file_path)


# 把原图裁剪为多个小图(900*383)
def crop_little_pic(pic_path):
    img = cv_imread(pic_path)
    (sh, sw) = img.shape[:2]
    # 将图片的宽设置为900，高则按比例缩放
    res = cv2.resize(img, (900, round(sh * (900 / sw))))
    # 获取缩放后的高和宽，判断图片可裁剪的张数
    (ch, cw) = res.shape[:2]
    crop_pic_count = int(ch / 383)
    # 计算Y轴偏移
    start_y = int(ch % 383 / 2)
    # 根据图片的张数来决定怎么裁剪
    for i in range(0, crop_pic_count):
        crop_img = res[383 * i + start_y: 383 * (i + 1) + start_y, 0:900]
        cv_imwrite(crop_img, os.path.join(pic_crop_dir, str(int(round(time.time() * 1000))) + '.jpg'))


# 绘制文字
def draw_text(pic_path, date):
    img = cv_imread(pic_path)
    # 将图片从OpenCv格式转为PIL格式
    img_pil = Image.fromarray(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB))
    # 加载字体（字体文件名，字体大小）
    title_font = ImageFont.truetype('apple-simple.ttf', 52)
    date_font = ImageFont.truetype('apple-simple.ttf', 44)
    # 绘制文字的位置
    title_pos = (236, 110)
    date_pos = (316, 192)
    # 绘制内容
    title_content = u"『抠腚早报速读』"
    date_content = u"第%s期" % date[2:]
    # 绘制
    draw = ImageDraw.Draw(img_pil)
    draw.text(title_pos, title_content, font=title_font, fill=(255, 255, 255))
    draw.text(date_pos, date_content, font=date_font, fill=(255, 255, 255))
    img_open_cv = cv2.cvtColor(np.asarray(img_pil), cv2.COLOR_RGB2BGR)
    cv_imwrite(img_open_cv, os.path.join(pic_font_dir, date[2:] + '.jpg'))


# 遍历获得某类文件路径列表
def fetch_file_path(path, file_type):
    file_list = []
    f = os.listdir(path)
    for i in f:
        if i.endswith(file_type):
            file_list.append(os.path.join(path, i))
    return file_list


# 构造生成日期列表
def init_date_list(begin_date, count):
    d_list = []
    begin_date = datetime.strptime(begin_date, "%Y%m%d")
    end_date = datetime.strptime((datetime.now() + timedelta(days=count)).strftime("%Y%m%d"), "%Y%m%d")
    while begin_date <= end_date:
        date_str = begin_date.strftime("%Y%m%d")
        d_list.append(date_str)
        begin_date += timedelta(days=1)
    return d_list


if __name__ == '__main__':
    is_dir_existed(pic_source_dir)
    while True:
        choice = input(
            "%s\n请输入你想进行的操作\n1.进行图片裁剪\n2.图片加字\n3.清空裁剪文件夹\n4.清空加字文件夹\n5.退出程序\n%s\n" % ('=' * 32, '=' * 32))
        if choice == '1':
            is_dir_existed(pic_crop_dir)
            pic_path_list = fetch_file_path(pic_source_dir, ".jpg")
            if len(pic_path_list) == 0:
                print("原图文件夹中无图片，请先添加图片！")
            else:
                print("开始批量裁剪...")
                begin = datetime.now()
                for pic in pic_path_list:
                    crop_little_pic(pic)
                end = datetime.now()
                print("批量裁剪完毕，生成图片：%d张，耗时：%s秒" % (len(fetch_file_path(pic_crop_dir, ".jpg")), (end - begin).seconds))
        elif choice == '2':
            is_dir_existed(pic_font_dir)
            crop_path_list = fetch_file_path(pic_crop_dir, ".jpg")
            date_list = init_date_list(start_date, len(crop_path_list) + 1)
            if len(crop_path_list) == 0:
                print("裁剪文件夹中无图片，请先生成裁剪图片！")
            else:
                print("开始批量加字...")
                begin = datetime.now()
                print(len(crop_path_list), len(date_list))
                for i in range(len(crop_path_list)):
                    draw_text(crop_path_list[i], date_list[i])
                end = datetime.now()
                print("批量加字完毕，处理图片：%d张，耗时：%s秒" % (len(fetch_file_path(pic_font_dir, ".jpg")), (end - begin).seconds))
        elif choice == '3':
            if is_dir_existed(pic_crop_dir, False):
                shutil.rmtree(pic_crop_dir)
                print("文件夹删除成功！")
            else:
                print("文件夹不存在，删除失败~")
        elif choice == '4':
            if is_dir_existed(pic_font_dir, False):
                shutil.rmtree(pic_font_dir)
                print("文件夹删除成功！")
            else:
                print("文件夹不存在，删除失败~")
        elif choice == '5':
            exit("退出程序~")
        else:
            print("错误序号，请确认后重新输入!!!")

执行前，先准备一波图片原图，这里准备了：

接着运行一波代码，运行后依次键入1，2进行裁剪和加字：

啧啧，94张原图生成了243张封面图，而且，只花了十几秒，打开生成的文件夹看一波：

都生成到9月份了，2333，真人生苦短，我用Python，此处应该有掌声~

另外前几天写了个脚本是采集一堆视频第一帧然后进行处理的，赶脚有同学会需要，把核心代码也贴下把~

# 截取视频的第一帧
def fetch_video_first_frame(path_list):
    for mp4 in path_list:
        cap = cv2.VideoCapture(mp4)
        if cap.isOpened():
            ret, im = cap.read()
            cv2.imencode('.jpg', im)[1].tofile(
                os.path.join(pic_source_output_dir, mp4.split("\\")[-1]).replace("mp4", "jpg"))
        cap.release()

行吧，本节内容就这么多，有疑问的欢迎在评论区留言~

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Tips：公号目前只是坚持发早报，在慢慢完善，有点心虚，只敢贴个小图，想看早报的可以关注下~