node实现封装一个图片拼接插件

目录

  • 前言
  • 插件效果
    • 1、横向拼接两张图片
    • 2、纵向拼接两张图片
    • 3、批量拼接
      • 3.1 横向拼接长图
      • 3.2 纵向拼接长图
    • 4、自定义拼接矩阵
    • 插件实现
      • 1、单张图片拼接
        • 2、量拼接
          • 3、自定义矩阵拼接
          • 插件使用
            • 1、依赖引入
              • 2、横向拼接两张图片
                • 2.1参数说明
                • 2.2示例代码
              • 2、纵向拼接两张图片
                • 3.1参数说明
                • 3.2示例代码
              • 4、批量拼接
                • 4.1参数说明
                • 4.2示例代码
              • 5、自定义拼接矩阵
                • 5.1参数说明
                • 5.2示例代码

            前言
            平时我们拼接图片的时候一般都要通过ps或者其他图片处理工具来进行处理合成,这次有个需求就需要进行图片拼接,而且我希望是可以直接使用代码进行拼接,于是就有了这么一个工具包。

            插件效果 通过该插件,我们可以将图片进行以下操作:

            1、横向拼接两张图片
            如下,我们有这么两张图片,现在我们可以通过该工具将它们拼接成一张
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            node实现封装一个图片拼接插件
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            代码:
            const consoleInput = require('@jyeontu/img-concat'); const ImgConcatClass = new ImgConcat(); const p1 = {left:'.\\img\\n1.jpg',right:'.\\img\\n2.jpg',target:'.\\longImg'}// 横向拼接两张图片ImgConcatClass.collapseHorizontal(p1).then(res=>{console.log(`拼接完成,图片路径为${res}`); });

            效果;
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            2、纵向拼接两张图片
            仍是上面的两张图片,我们将其进行纵向拼接
            代码:
            const consoleInput = require('@jyeontu/img-concat'); const ImgConcatClass = new ImgConcat(); const p1 = {left:'.\\img\\n1.jpg',right:'.\\img\\n2.jpg',target:'.\\longImg'}//纵向拼接两张图片ImgConcatClass.collapseVertical(p1).then(res=>{console.log(`拼接完成,图片路径为${res}`); });

            效果:
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            3、批量拼接
            我们也可以直接将某一目录中的所有图片进行批量拼接成长图,如下图,我们现在要对该目录下的所有图片进行拼接:
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            3.1 横向拼接长图 代码:
            const consoleInput = require('@jyeontu/img-concat'); const ImgConcatClass = new ImgConcat(); const p = {folderPath:'.\\img',//资源目录targetFolder:'.\\longImg',//转换后图片存放目录direction:'y'//拼接方向,y为横向,n为纵向}// 拼接目录下的所有图片ImgConcatClass.concatAll(p).then(res=>{console.log(`拼接完成,图片路径为${res}`); })

            效果:
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            3.2 纵向拼接长图 代码:
            const consoleInput = require('@jyeontu/img-concat'); const ImgConcatClass = new ImgConcat(); const p = {folderPath:'.\\img',//资源目录targetFolder:'.\\longImg',//转换后图片存放目录direction:'n'//拼接方向,y为横向,n为纵向}// 拼接目录下的所有图片ImgConcatClass.concatAll(p).then(res=>{console.log(`拼接完成,图片路径为${res}`); })

            效果:
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            【node实现封装一个图片拼接插件】
            4、自定义拼接矩阵
            我们也可以自己定义图片拼接矩阵,shape为二维数组,定义各个位置的图片,具体如下:
            代码:
            const consoleInput = require('@jyeontu/img-concat'); const ImgConcatClass = new ImgConcat(); const p = {shape:[['.\\img\\n1.jpg','.\\img\\white.jpg','.\\img\\n2.jpg'],['.\\img\\white.jpg','.\\img\\n3.jpg','.\\img\\white.jpg'],['.\\img\\n4.jpg','.\\img\\white.jpg','.\\img\\n5.jpg']],target:'.\\longImg'}; //自定义矩阵拼接图片ImgConcatClass.conCatByMaxit(p).then(res=>{console.log(`拼接完成,图片路径为${res}`); });

            效果:
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            插件实现
            1、单张图片拼接
            使用GraphicsMagick进行图片拼接
            const gm = require('gm'); collapse (left,right,target,flag = true) { return new Promise((r) => {gm(left).append(right,flag).write(target, err => {if(err) console.log(err); r(); })})}


            2、量拼接
            • 使用sharp.js获取图片信息,调整图片分辨率大小
            • 使用fs获取文件列表
            • 使用path拼接文件路径
            • 使用 @jyeontu/progress-bar打印进度条
            const gm = require('gm'); const fs = require('fs'); const path = require('path'); const progressBar = require('@jyeontu/progress-bar'); const {getFileSuffix,getMetadata,resizeImage} = require('./util'); doConcatAll = async(folderPath,targetFolder,direction) => { let fileList = fs.readdirSync(folderPath); fileList.sort((a, b) => {return path.basename(a) - path.basename(b); }); const extensionName = getFileSuffix(fileList[0], "."); let targetFilePath = path.join(targetFolder, new Date().getTime() + '.' + extensionName); const barConfig = {duration: fileList.length - 1,current: 0,block:'█',showNumber:true,tip:{0: '拼接中……',100:'拼接完成'},color:'green'}; let progressBarC = new progressBar(barConfig); const imgInfo = await this.getImgInfo(path.join(folderPath, fileList[0])); for (let index = 1; index < fileList.length; index++) {let leftFile = path.join(folderPath, fileList[index - 1]); let rightFile = path.join(folderPath, fileList[index]); const leftPath = await this.resizeImage({path:leftFile,width:imgInfo.width,height:imgInfo.height}); const rightPath = await this.resizeImage({path:rightFile,width:imgInfo.width,height:imgInfo.height}); progressBarC.run(index); await this.collapse(index == 1 ? leftPath : targetFilePath,rightPath,targetFilePath,direction); fs.unlinkSync(leftPath); fs.unlinkSync(rightPath); }console.log(''); return targetFilePath; }


            3、自定义矩阵拼接
            const gm = require('gm'); const fs = require('fs'); const path = require('path'); const progressBar = require('@jyeontu/progress-bar'); const {getFileSuffix,getMetadata,resizeImage} = require('./util'); async conCatByMaxit(res){const {shape} = res; const tmpList = []; const barConfig = {duration: shape[0].length * shape.length,current: 0,block:'█',showNumber:true,tip:{0: '拼接中……',100:'拼接完成'},color:'green'}; const progressBarC = new progressBar(barConfig); let target = ''; let extensionName = getFileSuffix(shape[0][0], "."); const imgInfo = await this.getImgInfo(shape[0][0]); for(let i = 0; i < shape.length; i++){target = res.target + '\\' + `targetImg${i}.${extensionName}`; for(let j = 1; j < shape[i].length; j++){const leftPath = await this.resizeImage({path:shape[i][j - 1],width:imgInfo.width,height:imgInfo.height}); const rightPath = await resizeImage({path:shape[i][j],width:imgInfo.width,height:imgInfo.height}); tmpList.push(leftPath,rightPath,target); progressBarC.run(shape[i].length * i + j); await this.collapse(j == 1 ? leftPath : target,rightPath,target); }if( i > 0){await this.collapse(res.target + '\\' + `targetImg${i - 1}.${extensionName}`,target,target,false); }}progressBarC.run(shape[0].length * shape.length); const newTarget = res.target + '\\' + new Date().getTime() + `.${extensionName}`; fs.renameSync(target,newTarget)for(let i = 0; i < tmpList.length; i++){try{fs.unlinkSync(tmpList[i]); }catch(err){// console.error(err); }}console.log(''); return newTarget; }


            插件使用
            1、依赖引入
            const consoleInput = require('@jyeontu/img-concat'); const ImgConcatClass = new ImgConcat();


            2、横向拼接两张图片

            2.1参数说明
            • left
            左边图片路径
            • right
            右边图片路径
            • target
            合成图片保存目录

            2.2示例代码
            const p1 = {left:'.\\img\\n1.jpg',right:'.\\img\\n2.jpg',target:'.\\longImg'}// 横向拼接两张图片ImgConcatClass.collapseHorizontal(p1).then(res=>{console.log(`拼接完成,图片路径为${res}`); });

            2、纵向拼接两张图片

            3.1参数说明
            • left
            左边图片路径
            • right
            右边图片路径
            • target
            合成图片保存目录

            3.2示例代码
            const p1 = {left:'.\\img\\n1.jpg',right:'.\\img\\n2.jpg',target:'.\\longImg'}// 纵向拼接两张图片ImgConcatClass.collapseVertical(p1).then(res=>{console.log(`拼接完成,图片路径为${res}`); });


            4、批量拼接

            4.1参数说明
            • folderPath
            资源文件目
            • targetFolder
            合并图片保存目录
            • direction
            图片合并方向,y为横向,n为纵向

            4.2示例代码
            const consoleInput = require('@jyeontu/img-concat'); const ImgConcatClass = new ImgConcat(); const p = {folderPath:'.\\img',//资源目录targetFolder:'.\\longImg',//合并后图片存放目录direction:'y'//拼接方向,y为横向,n为纵向}// 拼接目录下的所有图片ImgConcatClass.concatAll(p).then(res=>{console.log(`拼接完成,图片路径为${res}`); })


            5、自定义拼接矩阵

            5.1参数说明
            • shape
            图片合并矩阵,传入各个位置的图片路径。
            • target
            合并后图片的保存路径

            5.2示例代码
            const p = {shape:[['.\\img\\n1.jpg','.\\img\\white.jpg','.\\img\\n2.jpg'],['.\\img\\white.jpg','.\\img\\n3.jpg','.\\img\\white.jpg'],['.\\img\\n4.jpg','.\\img\\white.jpg','.\\img\\n5.jpg']],target:'.\\longImg'}; //自定义矩阵拼接图片ImgConcatClass.conCatByMaxit(p).then(res=>{console.log(`拼接完成,图片路径为${res}`); });

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