学习python做一个图片分割和爬取的小工具

摘要

论文介绍了利用python实现分割本地图片，爬取网站图片的功能。该项目能够自由选择分割方式，以及选择爬取图片的类型，完成此项目运用了python中的tkinter,os,urllib等模块，使用了python创建窗口，文件夹，点击按钮进入其它文件等的功能。

[if !supportLists]一. [endif]引言。

现在Python拥有许多模块，只要调用模块内容，就能很简便的写出一些功能。

我设计了一款关于图片分割，下载的小工具，不用PS这些软件，就能轻松的分割图片，下载图片也不用一张张图片慢慢下载，只要输入关键字就能下载相关图片。

[if !supportLists]二.  [endif]系统结构。

系统结构图

    

系统流程图流程图



[if !supportLists]三.[endif]实现代码。

（-）首先主界面布局

1、设置一个窗口：

      2、设置背景图片：

3、按钮的设置：


（二）分割图片功能

1、先创建个分割图片的函数

一开始使用的是指定图片，这是之后完全的


2、创建函数，用来选择要分割的图片：


3、按钮来触发事件：


（三）图片下载下载功能

就是爬取百度图片，模仿于网上各位大佬的，大家可去看看，文章来自：

https://blog.csdn.net/hust_bochu_xuchao/article/details/79431145


[if !supportLists]1、 [endif]查看百度图片源码

查看源码时，点击下一页发现只有pn和gsm发生了变化

到目前为止，我知道的是：pn参数代表的是页数；word参数自然是关键词，需要转换编码格式。

所以，可以拼接出page请求的URL，代码如下：


[if !supportLists]2、 [endif]找到网页中的图片地址

·右键 查看网页源代码，然后点击那些分类，就是男女类似的关键词，然后就能获取如图下


·双击Name下面的网址后即可打开，分析JSON数据可知，发现一张图片有4种URL：fromURL,middleURL,thumbURL,objURL,前三种有反爬措施，因此采用objURL.其中的字段objURL，即表示了原图的下载地址。


但是objURL是经过加密的数据，需要经过解密才能正常使用，关于objURL解密可以看博文http://7dwww.com/article/36.html。

·根据URL地址，得到图片地址的代码为：


3、下载图片并保存


(四)完整代码

主界面源码：

from tkinter import *

import os


#窗口设置

root =Tk()

root.geometry("1920x1080")#窗口大小

root.title("图片下载分割")#窗口标题


#背景图片

photo =PhotoImage(file="index.gif")

theLabel = Label(root,

                    justify=LEFT,#对齐方式

                    image=photo,#加入图片

                    compound = CENTER,#字体在图片前显示

                    fg = "white")#前景色



def image():

    os.system("python image.py")


def download():

    os.system("python download.py")


#按钮组件

#按钮的名字，字体，大小，颜色，按钮事件

B1 = Button(root,text="分割图片", font=("宋体",12), width=16,heigh=4, bg="#906b73", command=image)

B2 = Button(root,text="下载图片", font=("宋体",12),width=16,heigh=4, bg="#906b73",command=download)

#按钮位置

B1.place(relx=0.2,rely=0.5,anchor="center")

B2.place(relx=0.8,rely=0.5,anchor="center")


theLabel.pack()

root.mainloop()


图片分割源码：

from PIL import Image

from PIL import *

from tkinter importTk,mainloop,Label,Place

from tkinter import Button,Entry

from tkinter import filedialog

import os


root = Tk()

root.geometry("200x200")


'''

def num():

    Label(root ,text="平行分割").grid(row = 0,column=0)

    Label(root ,text="竖直分割").grid(row = 1,column=0)


    e1= Entry(root)

    e2= Entry(root)

    e1.grid(row= 0,column=1,padx=10,pady=5)

    e2.grid(row= 1,column=1,padx=10,pady=5)


    m= e1.get()

    n= e2.get() 


    return m,n

'''

#选择图片

def callback():

    fileName = filedialog.askopenfilename()

    return fileName


def break_up():

    #image = '1.jpg'

    #获得函数返回值

    filename = callback()

#    res = num()

#    m = res([0])

#    n = res([1])

    img = Image.open(filename)

    #在工作目录创建文件夹用来存放分割的图片

    o = os.path.exists('fen')

    if o==0:

        os.mkdir('fen')

    os.chdir('fen')

    size = img.size

    #print(size)


    #分割方式

    n=int(input("请输入平行分割块数:"))

    m=int(input("请输入竖直分割块数:"))

    #准备将图片切割成m*n张小图片

    weight = int(size[0] // n)

    height = int(size[1] // m)

    #切割后的小图的宽度和高度

    #print(weight, height)


    for j in range(n):

        for i in range(m):

            box = (weight * i, height * j,weight * (i + 1), height * (j + 1))

            region = img.crop(box)

            region.save('分割_{}{}.png'.format(j, i))#保存图片


#but1=Button(root,text='确定',command=num).pack()

#按钮的设置

but2=Button(root,text='选择图片',command=break_up)

but2.place(relx=0.5,rely=0.5,anchor="center")


mainloop()





图片下载源码：

# coding=utf-8

"""根据搜索词下载百度图片"""

import re

import sys

import urllib

import os

import requests

import random

from tkinter importTk,mainloop,Label,Place,Entry,Button




def getPage(keyword,page,n):

    page=page*n

    keyword=urllib.parse.quote(keyword,safe='/')

    url_begin="http://image.baidu.com/search/flip?tn=baiduimage&ie=utf-8&word="

    url = url_begin+ keyword +"&pn=" +str(page) +"&gsm="+str(hex(page))+"&ct=&ic=0&lm=-1&width=0&height=0"


    #代理IP

    proxies =['101.254.136.130:443','114.234.80.188:9000']

    proxy = random.choice(proxies)

    proxy_support =urllib.request.ProxyHandler({'http':proxy})

    opener =urllib.request.build_opener(proxy_support)

    urllib.request.install_opener(opener)

    return url


def get_onepage_urls(onepageurl):

    try:

        html = requests.get(onepageurl).text

    except Exception as e:

        print(e)

        pic_urls = []

        return pic_urls

    pic_urls = re.findall('"objURL":"(.*?)",',html, re.S)

    return pic_urls



def down_pic(pic_urls):

    """给出图片链接列表, 下载所有图片"""

    o = os.path.exists('pict')

    if o==0:

        os.mkdir('pict')

    os.chdir('pict')

    for i, pic_url in enumerate(pic_urls):

        try:

            pic = requests.get(pic_url, timeout=15)

            string =str(i + 1) + '.jpg'


            with open(string,'wb') as f:

                f.write(pic.content)

                print('成功下载第%s张图片: %s'% (str(i + 1), str(pic_url)))

        except Exception as e:

            print('下载第%s张图片时失败:%s' % (str(i + 1), str(pic_url)))

            print(e)

            continue


'''

root = Tk()

root.geometry("100x100")

Label(root ,text="输入关键字下载").grid(row = 0,column=0)

e1= Entry(root)

e1.grid(row= 0,column=1,padx=10,pady=5)

w= e1.get()   

but2=Button(root,text='确定',command=root.quit)

but2.grid(row=1,column=0,padx=10,pady=5)

'''


if __name__ == '__main__':

    w= input("请输入关键词：")

    keyword = w #关键词, 改为你想输入的词即可, 相当于在百度图片里搜索一样

    page_begin=0

   page_number=30

    image_number=3

    all_pic_urls = []

    while 1:

        if page_begin>image_number:

            break

        print("第%d次请求数据",[page_begin])

       url=getPage(keyword,page_begin,page_number)

        onepage_urls= get_onepage_urls(url)

        page_begin += 1


        all_pic_urls.extend(onepage_urls)


    down_pic(list(set(all_pic_urls)))


mainloop()


[if !supportLists]四.[endif]实验。






[if !supportLists]五.[endif]总结和展望。

总结：该小工具是吧两个小功能合在一起，说起来也不复杂，比较难的还是第二个爬取图片的操作，一开始我是在小甲鱼视频里学的，但以前能爬的网站现在可能有改变了，需要自己改下操作。还有小工具还有不足之处，就是连续选择分割图片时会不停在里面创建文件夹放分割图片，有的图片会爬取失败。

参考文章：

[1]  https://www.cnblogs.com/loyolh/p/12313210.html

[2] https://blog.csdn.net/hust_bochu_xuchao/article/details/79431145

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