基于 itchat 庫來獲取微信好友頭像并執行拼接操作，對微信上文字化好友列表數據進行可視化展示。
獲取好友頭像
def save_avatar(folder):
"""
保存微信好友頭像
:param folder: 保存的文件夾
"""
itchat.auto_login(hotReload=True)
users = itchat.get_friends() or []
print('%d friends found.' % len(users))
if not os.path.exists(folder):
os.makedirs(folder)
index = 1
for i, user in enumerate(users):
nickname = user.RemarkName
username = user.UserName
file_path = os.path.join(folder, '%03d_%s.png' % (i, nickname))
if not os.path.isfile(file_path): # 不重復下載
avatar = itchat.get_head_img(username)
with open(file_path, 'w') as f:
f.write(avatar)
print('Download %d: %s' % (index, file_path))
index += 1
這里只需要傳入一個保存頭像的文件夾即可，運行 itchat.auto_login(hotReload=True) 后會彈出微信掃碼界面讓你授權微信登錄，以便接下來的好友數據獲取。
在圖片下載時，我添加了一個防止重復下載的判斷，以免多次運行時每次都要重新進行頭像的下載。
取出待拼接頭像
def get_image_files(folder, filters=None):
"""
取出待拼接頭像
:param folder: 目標文件夾
:param filters: 需要過濾的圖片
:return: 頭像路徑
"""
filters = filters or []
filenames = [os.path.join(folder, sub) for sub in os.listdir(folder)
if sub.endswith('.png') and not filters.__contains__(sub)]
return filenames
這里單獨寫個方法是為了把過濾的邏輯封裝進來，以便于去掉指定的微信好友的頭像（比如純色的頭像在拼接之后的大圖看上去很明顯，非強迫癥可忽略）。
計算拼接的排列
def calculate_align_way(image_num, force_align=False): """ 計算圖片排版對齊方式 :param image_num: 圖片數量 :return: (rowls, columns) """ actual_value = image_num ** 0.5 suggest_value = int(actual_value) if actual_value == suggest_value or force_align: return suggest_value, suggest_value else: return suggest_value, suggest_value + 1
因為需要知道最終拼接圖片的行列數，所有這里單獨定義一個計算方法。算法就是直接對圖片總數開根號，取出的結果如果正好是整數，就直接返回該結果。如果不是整數（大多數情況都如此），則根據參數 force_align 來決定是否強制進行正好全部鋪滿的顯示。如果設為 True ，能強制鋪滿，但會有部分好友未顯示完全；反之則是相對的情況。 后面發現拼接圖片最后一行有很多黑色空位時，只需要更改該參數為True即可。
拼接
def join_images(image_files, rows, cols, width, height, save_file=None):
"""
拼接操作
:param image_files: 待拼接的圖片
:param rows: 行數
:param cols: 列數
:param width: 每張小頭像的寬度
:param height: 每張小頭像的高度
:param save_file: 拼接好圖片的保存路徑
"""
canvas = np.ones((height * rows, width * cols, 3), np.uint8)
for row in range(rows):
for col in range(cols):
index = row * cols + col
if index >= len(image_files):
break
file_path = image_files[index]
im = Image.open(file_path)
im = im.resize((width, height))
im_data = np.array(im)
if len(im_data.shape) == 2:
im_data = np.expand_dims(im_data, -1)
x = col * width
y = row * height
canvas[y: y + height, x: x + width, :] = im_data
image = Image.fromarray(canvas)
image.show()
if save_file:
image.save(save_file)
拼接圖片調用的是科學計算包 numpy 和圖片庫 PIL ，主要就是對 ndarray 進行操作。
最終將上面的步驟全部串聯起來，執行如下主函數，便得到上面的拼接圖片。
FOLDER = 'avatars' if __name__ == '__main__': # 保存所有好友頭像 save_avatar(FOLDER) # 取到準備拼接的頭像 image_files = get_image_files(FOLDER) # 計算拼接的行列 rows, columns = calculate_align_way(len(image_files), force_align=True) # 執行拼接操作 join_images(image_files, rows, columns, 64, 64, 'result.png')
Github源碼
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