Python を学習して Qiniu Cloud インターフェースのドッキングと画像透かし合成を実装する

Qiniu Cloud インターフェイス ドッキングと画像ウォーターマーク合成を実装するために Python を学習する

概要:
インターネットの発展に伴い、画像処理は多くのアプリケーション シナリオで不可欠な部分になりました。 Qiniu Cloud は、クラウド ストレージとクラウド処理に重点を置いたサービス プロバイダーとして、豊富な画像処理インターフェイスをユーザーに提供します。この記事では、Python 言語を使用して Qiniu Cloud インターフェースに接続し、画像透かし合成機能を実現する方法を紹介します。

ステップ:

1. Qiniu Cloud アカウントを登録し、独自のストレージ スペースを作成します。
2. Python 開発環境をインストールし、対応する依存ライブラリをダウンロードします。
3. Qiniu Cloud インターフェイスのドッキングおよび画像透かし合成機能を実装する Python コードを作成します。

コード例:

import requests

def add_watermark(url, watermark_url):
    access_key = 'your_access_key'
    secret_key = 'your_secret_key'
    bucket_name = 'your_bucket_name'
    font = 'your_font'  # 自定义字体
    font_size = '14'  # 自定义字体大小
    gravity = 'SouthEast'  # 水印位置，这里选择了右下角

    watermark = '/watermark/1/image/' + requests.utils.quote(watermark_url) + '/gravity/' + gravity + 
                '/font/' + requests.utils.quote(font) + '/fontsize/' + font_size

    encoded_entry_uri = requests.utils.quote(bucket_name + ':' + url)
    encoded_sign = requests.utils.quote(watermark)
    sign = encoded_entry_uri + encoded_sign + '?' + secret_key
    encoded_sign = requests.utils.quote(requests.utils.quote(sign, safe='').replace("%2F", "&").replace("%3A", ":"))

    final_url = 'http://your_domain/' + encoded_entry_uri + watermark + '/sign/' + access_key + ':' + encoded_sign
    return final_url

if __name__ == "__main__":
    original_url = 'original_image_url'
    watermark_url = 'watermark_image_url'
    final_url = add_watermark(original_url, watermark_url)
    print(final_url)

コード分析:
まず、Qiniu Cloud アカウントを準備し、ストレージ スペースを作成する必要があります。次に、コード内の your_access_key、your_secret_key、your_bucket_name、your_font、original_image_url および # を置き換える必要があります。 ##watermark_image_url は当社独自の情報です。

add_watermark 関数では、元の画像の URL と透かし画像の URL をそれぞれ渡します。さまざまなパラメータを結合することで、最終的に署名付き URL が生成されます。

このコードを実行する前に、Python リクエスト ライブラリがインストールされていることを確認する必要があります。これは、

pip installrequests コマンドを通じてインストールできます。

概要:

この記事では、Python 言語を使用して Qiniu Cloud インターフェイスに接続し、画像透かし合成機能を実現する方法を紹介します。実際のアプリケーションでは、独自のニーズに応じて Qiniu Cloud の他のインターフェイスをさらに拡張し、より多くの画像処理機能を実現できます。同時に、Pillow などの他の Python ライブラリと組み合わせて、生成された URL に対してさらに画像処理操作を実行することもできます。

以上がPython を学習して Qiniu Cloud インターフェースのドッキングと画像透かし合成を実装するの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。