用 Python 把你的朋友变成表情包

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转载最新推荐文章于 2026-05-11 17:42:30 发布 435 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

论文翻译：2024 High-Confidence Computing A survey on large language model (LLM) security and privacy: The 大型语言模型（LLMs），如ChatGPT和Bard，已经彻底改变了自然语言理解和生成。它们具有深度语言理解能力、类似人类的文本生成能力、上下文意识和强大的问题解决技能，使它们在各个领域（例如搜索引擎、客户支持、翻译）中变得不可或缺。同时，LLMs也在安全领域获得了关注，揭示了安全漏洞并展示了它们在安全相关任务中的潜力。本文探讨了LLMs与安全性和隐私的交集。具体来说，我们研究了LLMs如何积极影响安全性和隐私，与它们使用相关的潜在风险和威胁，以及LLMs内部的固有漏洞。阅读详情

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来源：
https://blog.youkuaiyun.com/qq_36758914/article/details/106303928

一、项目说明

在日常生活中，我们经常会存取一些朋友们的丑照，在这个项目中，我们以萌萌哒的熊猫头作为背景，然后试着在背景图上加入朋友们的照片。效果如下图所示：

二、实现步骤

导入朋友的照片（前景照片）；
处理前景照片（缩放、旋转，填充）；
导入熊猫头照片（背景照片）；
将前景和背景拼接起来形成表情包；
在表情包下面添加文字。

三、Python 实现

1、导入需要的库

import cv2
import numpy as mp
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont

这个项目主要是通过 opencv 完成，但如果要在表情包下面写中文的话，PIL（pillow）库是必不可少的。

2、绘图函数

这里写一个绘图函数，方便绘图操作。

def plt_show(img):
    imageRGB = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    plt.imshow(imageRGB)
    plt.show()

3、导入前景照片

image = cv2.imread('SXC.jpg', 0)  # 导入灰度图即可
plt_show(image)

4、等比例缩放前景照片

因为我们发现前景照片的尺寸比背景尺寸还要大，这显然是不合适的，所以要先对其进行等比例（0.3）缩放。

image_resize = cv2.resize(image, None, fx=0.3, fy=0.3, interpolation = cv2.INTER_CUBIC)
plt_show(image_resize)

5、对前景照片进行二值化处理

在这里，我们将像素值大于 80 的区域设置为 255；小于 80 的区域设置成 0。

ret, image_binary = cv2.threshold(image_resize, 80, 255, cv2.THRESH_BINARY)
plt_show(image_binary)

6、提取出感兴趣区域

image_roi = image_binary[74: 185, 0: 150]
plt_show(image_roi)

7、旋转图片

因为我们的背景图片（熊猫头）是正的，而前景图片有些向右倾斜，所以要先对其进行旋转操作（大概逆时针旋转 15 度即可）。

rows, cols = image_roi.shape
M = cv2.getRotationMatrix2D(((cols-1)/2.0, (rows-1)/2.0), 15, 1)  # （旋转中心，逆时针旋转角度，各个方向同等扩大比例）
image_rotate = cv2.warpAffine(image_roi, M, (140, 130))  # (140, 130) 是指旋转后的画布大小
plt_show(image_rotate)

8、将一些不需要的黑色区域删除掉

在这里我们使用 cv2.fillPoly 函数对不需要的区域用白色进行填充。

h, w = image_rotate.shape

image_rotate_copy = image_rotate.copy()
pts1 = np.array([[0, 20],  [64, 0], [0, 0]], np.int32)
pts2 = np.array([[0, 18],  [0, h], [80, h]], np.int32)
pts3 = np.array([[0, 100],  [0, h], [w, h], [w, 100]], np.int32)
pts4 = np.array([[111, 0],  [w, 0], [w, 30]], np.int32)
pts5 = np.array([[124, 0],  [115, h], [w, h]], np.int32)
pts6 = np.array([[120, 40],  [95, 100], [120, 100]], np.int32)
foreground = cv2.fillPoly(image_rotate_copy, [pts1], (255, 255, 255))  # (图片，填充区域，填充颜色)
foreground = cv2.fillPoly(image_rotate_copy, [pts2], (255, 255, 255))
foreground = cv2.fillPoly(image_rotate_copy, [pts3], (255, 255, 255))
foreground = cv2.fillPoly(image_rotate_copy, [pts4], (255, 255, 255))
foreground = cv2.fillPoly(image_rotate_copy, [pts5], (255, 255, 255))
foreground = cv2.fillPoly(image_rotate_copy, [pts6], (255, 255, 255))

plt_show(foreground)

9、再次提取感兴趣区域并缩放

foreground_roi = foreground[0: 93, 0: 125]
plt_show(foreground_roi)

foreground_roi_resize = cv2.resize(foreground_roi, None, fx=2.5, fy=2.5, interpolation = cv2.INTER_CUBIC)
plt_show(foreground_roi_resize)

10、导入背景图片

background = cv2.imread('back.jpg', 0)
plt_show(background)

11、组合两张图片成表情包

h_f, w_f = foreground.shape
h_b, w_b = background.shape

left = (w_b - w_f)//2  # 前景图片在背景图片中的左边的横坐标
right = left + w_f  # 前景图片在背景图片中的右边的横坐标
top = 100  # 前景图片在背景图片中的上边的纵坐标
bottom = top + h_f  # 前景图片在背景图片中的下边的纵坐标

emoji = background
emoji[top: bottom, left: right] = foreground
plt_show(emoji)

12、在表情包下面添加文本

12.1 添加英文文本

如果只是要添加英文文本，用 opencv 就可以解决：

emoji_copy = emoji.copy()
# （图片，文本，位置，字体，文本大小，文本颜色，文本粗细）
cv2.putText(emoji_copy, "FXXK!!", (210, 500), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1.2, (0, 0, 0), 5)
plt_show(emoji_copy)

12.2 添加中文文本

如果要添加中文文本，我们需要借助 PIL 库来实现。

PilImg = Image.fromarray(emoji)  # cv2 转 PIL
draw = ImageDraw.Draw(PilImg)  # 创建画笔
ttfront = ImageFont.truetype('simhei.ttf', 34)  # 设置字体
draw.text((210, 450),"你瞅啥！！",fill=0, font=ttfront)  # （位置，文本，文本颜色，字体）
emoji_text = cv2.cvtColor(np.array(PilImg),cv2.COLOR_RGB2BGR)  # PIL 转回 cv2
plt_show(emoji_text)

13、保存表情包

cv2.imwrite('./emoji.png', np.array(emoji_text))

四、完整代码

import cv2
import numpy as mp
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont

def plt_show(img):
    imageRGB = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    plt.imshow(imageRGB)
    plt.show()

image = cv2.imread('SXC.jpg', 0)  # 导入前景图片

image_resize = cv2.resize(image, None, fx=0.3, fy=0.3, interpolation = cv2.INTER_CUBIC)  # 缩放

ret, image_binary = cv2.threshold(image_resize, 80, 255, cv2.THRESH_BINARY)  # 图片二值化

image_roi = image_binary[74: 185, 0: 150]  # 感兴趣区域

rows, cols = image_roi.shape
# 旋转
M = cv2.getRotationMatrix2D(((cols-1)/2.0, (rows-1)/2.0), 15, 1)
image_rotate = cv2.warpAffine(image_roi, M, (140, 130))
# 填充不需要的区域
h, w = image_rotate.shape
image_rotate_copy = image_rotate.copy()
pts1 = np.array([[0, 20],  [64, 0], [0, 0]], np.int32)
pts2 = np.array([[0, 18],  [0, h], [80, h]], np.int32)
pts3 = np.array([[0, 100],  [0, h], [w, h], [w, 100]], np.int32)
pts4 = np.array([[111, 0],  [w, 0], [w, 30]], np.int32)
pts5 = np.array([[124, 0],  [115, h], [w, h]], np.int32)
pts6 = np.array([[120, 40],  [95, 100], [120, 100]], np.int32)
foreground = cv2.fillPoly(image_rotate_copy, [pts1], (255, 255, 255))
foreground = cv2.fillPoly(image_rotate_copy, [pts2], (255, 255, 255))
foreground = cv2.fillPoly(image_rotate_copy, [pts3], (255, 255, 255))
foreground = cv2.fillPoly(image_rotate_copy, [pts4], (255, 255, 255))
foreground = cv2.fillPoly(image_rotate_copy, [pts5], (255, 255, 255))
foreground = cv2.fillPoly(image_rotate_copy, [pts6], (255, 255, 255))

foreground_roi = foreground[0: 93, 0: 125]
foreground_roi_resize = cv2.resize(foreground_roi, None, fx=2.5, fy=2.5, interpolation = cv2.INTER_CUBIC)

background = cv2.imread('back.jpg', 0)  # 导入背景图片
# 拼接两张图片
h_f, w_f = foreground_roi_resize.shape
h_b, w_b = background.shape
left = (w_b - w_f)//2
right = left + w_f
top = 80
bottom = top + h_f
emoji = background
emoji[top: bottom, left: right] = foreground_roi_resize

PilImg = Image.fromarray(emoji)  # cv2 转 PIL
draw = ImageDraw.Draw(PilImg)  # 创建画笔
ttfront = ImageFont.truetype('simhei.ttf', 34)  # 设置字体
draw.text((210, 450),"你瞅啥！！",fill=0, font=ttfront)  # （位置，文本，文本颜色，字体）
emoji_text = cv2.cvtColor(np.array(PilImg),cv2.COLOR_RGB2BGR)  # PIL 转回 cv2

cv2.imwrite('./emoji.png', np.array(emoji_text))  # 保存表情包


（完）
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