马上到春节了，支付宝 2022集五福活动又正式开启开始啦！不出意外，这个星期你会主动找我说话。不为别的，就为了敬业福。
今天小编用python给你们展示一个不一样的五福！感兴趣的小伙伴点击这里哦！
一、头像福这个福字是用微信好友的头像所组成。使用 itchat 和 PIL 库，详细方法和代码：
【第一步】
思路：我们自己输入汉字，根据字符串中汉字字符编码，去HZK16字库中获取点阵信息，拿到信息后根据16*16点阵每个点的数据，print 出不同字符。
#初始化16*16的点阵位置，每个汉字需要16*16=256个点来表示
rect_list = [] * 16
for i in range(16):
rect_list.append([] * 16)
#拿“赞”字来演示
text = "赞"
#获取中文的编码
gb2312 = text.encode('gb2312')
hex_str = binascii.b2a_hex(gb2312)
result = str(hex_str, encoding='utf-8')
#根据编码计算“赞”在汉字库中的位置
area = eval('0x' + result[:2]) - 0xA0
index = eval('0x' + result[2:]) - 0xA0
offset = (94 * (area-1) + (index-1)) * 32
font_rect = None
#读取HZK16汉字库文件中“赞”字数据
with open("HZK16", "rb") as f:
f.seek(offset)
font_rect = f.read(32)
#根据读取到HZK中数据给我们的16*16点阵赋值
for k in range(len(font_rect) // 2):
row_list = rect_list[k]
for j in range(2):
for i in range(8):
asc = font_rect[k * 2 + j]
flag = asc & KEYS[i]
row_list.append(flag)
#根据获取到的16*16点阵信息，打印到控制台
for row in rect_list:
for i in row:
if i:
#前景字符（即用来表示汉字笔画的输出字符）
print('0', end=' ')
else:
#背景字符（即用来表示背景的输出字符）
print('.', end=' ')
print()
【第二步】
我们通过 itchat 这个开源的微信个人号接口来获取微信好友头像图片。
#通过二维码登录微信网页版 itchat.auto_login() #获取微信好友信息列表 friendList = itchat.get_friends(update=True) #读取好友头像 for friend in friendList: friend['head_img'] = itchat.get_head_img(userName=friend['UserName']) friend['head_img_name'] = "%s.jpg" % friend['UserName'] #写入文件 with open(friend['head_img_name'],'wb') as f: f.write(friend['head_img'])
【第三步】
有了头像之后，我们通过 PIL (Python Image Library，python的第三方图像处理库) 根据汉字点阵信息拼接头像图片。核心代码片段：
#新建画布，16*16点阵，每个图片边长100
canvas = Image.new('RGB', (1600, 1600), '#FFFFFF')
n = 0
for i in range(16*16):
#点阵信息为1，即代表此处要显示头像来组字
if item[i] == "1":
# 打开图片
img = Image.open(imgList[n])
# 缩小图片
img = img.resize((100, 100), Image.ANTIALIAS)
# 拼接图片
canvas.paste(img, ((i % 16) * 100, (i // 16) * 100))
n += 1
综合以上三个步骤，即可用微信好友头像组成你想要的文字了。
二、文字福这个福字是将福字图片转成文字符号显示而组成，使用 opencv-python 库，详细方法及代码：
# coding: utf8
import cv2 as cv
import os
import time
# 替换字符列表
ascii_char = list(r"$@B%8&WM#*oahkbdpqwmZO0QLCJUYXzcvunxrjft/|()1{}[]?-_+~<>i!lI;:,"^`'. ")
char_len = len(ascii_char)
# 加载视频
cap = cv.VideoCapture('video.mp4')
while True:
# 读取视频每一帧
hasframe, frame = cap.read()
if not hasframe:
break
# 视频长宽
width = frame.shape[0]
height = frame.shape[1]
# 转灰度图
img_gray = cv.cvtColor(frame, cv.COLOR_BGR2GRAY)
# 缩小图片并调整长宽比
img_resize = cv.resize(img_gray, (int(width / 10), int(height / 10)))
text = ''
# 遍历图片中的像素
for row in img_resize:
for pixel in row:
# 根据像素值，选取对应的字符
text += ascii_char[int(pixel / 256 * char_len)]
text += 'n'
# 清屏
os.system('cls') # mac是'clear'
# 输出生成的字符方阵
print(text)
# 适当暂停一下
time.sleep(0.03)
三、名画福
核心代码其实很短，就是 加载模型 -> 读取图片 -> 进行计算 -> 输出图片，详细方法及代码：
import cv2
# 加载模型
net = cv2.dnn.readNetFromTorch('the_scream.t7')
net.setPreferableBackend(cv2.dnn.DNN_BACKEND_OPENCV);
# 读取图片
image = cv2.imread('test.jpg')
(h, w) = image.shape[:2]
blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, 1.0, (w, h), (103.939, 116.779, 123.680), swapRB=False, crop=False)
# 进行计算
net.setInput(blob)
out = net.forward()
out = out.reshape(3, out.shape[2], out.shape[3])
out[0] += 103.939
out[1] += 116.779
out[2] += 123.68
out /= 255
out = out.transpose(1, 2, 0)
# 输出图片
cv2.imshow('Styled image', out)
cv2.waitKey(0)
四、变形福
如何用 python 的图像处理功能，把一幅“福”字图片转出 5 种不同的效果？在接下来使用 opencv-python的几个方法教程中，总有一款适合你，方法及代码：
【第1步】
读取图片及展示代码：
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt
img = cv2.imread('fu.png')
# 转换颜色模式，显示原图
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
plt.imshow(img)
plt.show()
因为 OpenCV 和 matplotlib 的颜色模式不一样，所以需要做一次转换，如果是直接通过 cv2 展示和保存图片则不需要。
【第2步】
上面的效果分别用到了以下功能：
1、灰度福
这里没有选择直接将图片转出灰度图，因为这样会导致福字不明显。而是通过将红、绿、蓝三通道分离后，选择色差最大的红色通道。
r,g,b = cv2.split(img)
2、轮廓福
使用了 OpenCV 自带的图像轮廓提取功能。为了更好的效果，这里对红色通道进行二值化后，再查找轮廓。
_, img_bin = cv2.threshold(r, 50, 255, cv2.THRESH_BINARY) _, contours, _ = cv2.findContours(img_bin, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) img_cont = np.zeros(img_bin.shape, np.uint8) cv2.drawContours(img_cont, contours, -1, 255, 3)
3、反色福
发色的实现是将每个像素值 x 转成 255-x。如果遍历像素计算会比较慢，于是用了一个小技巧：转成 numpy 的 ndarray 再进行矩阵运算。
img_i = np.asarray(img) img_i = 255 - img_i
4、膨胀福
这里其实是“图像腐蚀”操作（与“图像膨胀”操作相反）。因为在我们选取的红色通道中，白色是背景，黑色才是福字，所以对白色的“腐蚀”也就是对黑色的“膨胀”。这也是 OpenCV 的内置功能。做完这一步，又对图像进行了切割，直接通过列表的切片操作实现。
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT,(25, 25)) eroded = cv2.erode(r, kernel) size = img.shape eroded = eroded[int(size[1]*0.15):int(size[1]*0.7),int(size[0]*0.2):int(size[0]*0.85)]五、福到了
OpenCV 提供了翻转操作，第二个参数是旋转轴的选取，你可以试试 0 和 1 的效果。
img_r = cv2.flip(img, -1)
经验证，以上福字皆可扫。本人已集齐
最后，再送上一张阿里某马姓员工写的福字，据说扫它能抽到稀有福！
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