1.封面图的制作过程

先来看看我每天的早报封面图吧，是介样的：

组成部分：背景图（900*383）+ 大标题(52px) + 二级标题（44px） 接着缩下我是制作这种封面图的流程：

• 1.平时闲着没事逛下一些壁纸的APP或者站点，觉得好看的就保存下来。

• 2.打开Pixelmator Pro新建一个900*383的模板，把图片拖进去，调节图片大小直到图片的宽度和模板的宽度相等。

• 3.接着移动调整缩放后的图片，直到自己喜欢位置。

• 4.依次添加大小标题，调整居中。

• 5.合并图层，裁剪。

• 6.导出成jpg文件。

为了让你们感受这个流程，我大概录了个Gif演示下，实际操作耗时远比这个久(7，8分钟的样子)。

每天如机器搬重复着这样的操作，多呆哦~然后，我竟然坚持了60+天(┬＿┬)； 着实需要一个脚本，把我从这种繁冗的工作中解脱出来。

读者可能对图源感兴趣，我一般喜欢直接保存壁纸APP里精选的靓图，另外，我发现，有些长图，其实 可以裁剪成几份来作为多期的封面，比如这样的图：

分割成两个，挺好看的。

感觉像像集卡一样，有点意思。

2.提取图片处理的流程

先来提取下图片处理的流程：

• 图片缩放：保持长宽比例不变进行缩放，直到宽为900px为止。

• 图片裁剪：先计算图片可以裁剪成多少份，以图片中间为基准裁剪，计算Y轴偏移，每个图片的坐标。

• 图片加字：对裁剪后的图片依次添加大小标题。

3.材料准备

行吧，处理流程说了，说下用到的Python库，直接通过pip命令安装即可： (主要使用opencv来进行图片处理，pillow即PIL库)

pip install numpy
pip install opencv-python
pip install pillow

4.图片缩放

保持长宽比，设置为900px，我们通过opencv提供的imread()方法来获取一个图片对象，然后进行 相关操作。先获取一波高和宽度

import cv2
img = cv2.imread('1.jpg')
(h, w) = img.shape[:2]
print(h, w)
# 输出结果：956 1080

如果你想把图片显示出来，可以直接调用imshow()方法：

cv2.imshow('image', img)   # 参数依次为：窗口名称(窗口不能重名)，读入的图片。

上述的代码，运行后会发现窗口一闪而过，可以调用waitKey()让窗口不关闭

cv2.waitkey()   # 想窗口一直不关闭，可以不填参数或填0；也可以指定一个等待时间(单位毫秒)
                # 在一个时间段内，等待用户按键触发关闭，如果一直不按键，到了时间会自动关闭。

但是，这里其实隐藏着一个小坑：如果你的图片是中文文件名或文件路径包含中文，调用imread会报错，比如：

img = cv2.imread('测试.jpg')
cv2.imshow('img', img)
cv2.waitKey()