根据公司名称生成base64 logo(python文字转图片)

最近碰到了一个需求，需要根据公司的名称，生成一个临时的logo，并以base64图片的形式在网页上显示。这个问题拆解一下，可以分为如下两个问题：

• 显示什么？即公司名称中的哪一部分需要显示出来。
• 怎么显示？即怎么把文字转成图片，并处理好排版问题。

用python把文字转图片其实很好做，随便搜一下就能找到一大堆。我找到了一位大佬（Phodal Huang）的文字转图片的实现，本文中关于图片转文字的实现中有一部分参考了Phodal Huang大佬的实现（已和作者取得了二次开发的许可，且使用的字体为开源字体）。

参考文章介绍
文章地址：Python PIL 转换文字到Logo
实现效果：

因我这里有不少额外需求，且Phodal Huang大佬是用Python2实现的，而我要用python3，很多地方都不兼容，所以只能作为参考。下面记录我的实现过程。

转载请注明来源：https://blog.csdn.net/aaronjny/article/details/100140271

一、对文本信息进行处理

程序的输入可能是公司的全称，如北京市xxxx科技有限公司,也可能是简称，如轻松筹（这里不知道涉不涉及版权相关问题，如侵权请联系，我会修改删除）。显然，当输入的是完整公司名称时，直接将公司名称转换为图片并不友好，提取它的商号转成图片可能会更加合适。比如北京市xxxx科技有限公司，可以简单提取xxxx作为它的商号。

这部分的主要代码如下：

    def extract_trade_name(self, text):
        """
        对文本数据进行处理，提取商号

        Args:
            text: 待提取商号的文本

        Returns:
            str: 提取出的商号
        """
        # 将全角括号转换为半角括号
        text = text.replace('（', '(').replace('）', ')')
        # 移除文本中的括号及括号内的内容
        while '(' in text and ')' in text:
            lindex = text.index('(')
            rindex = text.index(')')
            if lindex > rindex:
                break
            text = text[:lindex] + text[rindex + 1:]
        # 使用特定字符切分字符串，如`/`,`-`等
        split_chars = self.config_data['split_chars']
        for ch in split_chars:
            # 注意，这里是循环切割，最后text相当于在原text使用这些字符切割后，
            # 最前面的一个元素
            text = text.split(ch)[0]
        # 移除城市特征
        cities = self.config_data['cities']
        for city in cities:
            text = text.replace(city, '')
        # 移除公司后缀
        company_suffixes = self.config_data['company_suffixes']
        for suffix in company_suffixes:
            text = text.replace(suffix, '')
        # 返回商号
        return text

主要做的工作大致如下：

• 移除文本中的括号及括号内的内容
• 有多个商号信息时保留第一个，如轻松筹/众筹空间，处理后的结果为轻松筹。
• 移除城市特征,如北京、北京市。有一点要注意的是，先使用较长的城市特征去尝试，比如北京和北京市，如果先用北京去replace的话，最后会多一个市无法去掉。
• 移除公司后缀，如科技有限公司、责任有限公司等。

我们可以做几个测试：

输入	输出
轻松筹/众筹空间	轻松筹
深圳刷宝科技有限公司	刷宝
京东数字科技控股有限公司	京东数字科技控股
深圳市宁远科技股份有限公司	宁远科技
一起牛(齐牛金融)	一起牛

（以上所有公司名称，侵删）

效果可以接受。

二、对文本进行排版

当文本比较长的时候，可能会出现换行。但直接换行的话，容易把连贯的词语拆开，观感不太好。所以就想到了对文本进行分词，再根据分词结果安排每一行显示的内容，并对显示进行居中处理。

核心代码如下：

    def cal_text_length(self, text):
        """
        计算文本显示需要的单位长度数量。
        英文字符为0.5单位长度，中文单位为1单位长度

        Args:
            text: 需要计算长度的本文

        Returns:
            float: 给定文本显示需要的单位长度数量
        """
        length = 0
        for ch in text:
            if ch in self.letters:
                length += 0.5
            else:
                length += 1
        return length

    def array_text(self, text):
        """
        对给定文本进行分词，并根据分词结果和单词长度，安排文字在图片上显示的位置（通过加入换行和空白来实现）。
        同时，计算文字在图片上占据的高和宽

        Args:
            text[str]: 需要显示的文本

        Returns:
            str,int,int: 处理后的文本，文本最大宽度，文本高度
        """
        # 先对文本进行分词
        words = list(jieba.cut(text))
        # 用于按行保存要在图片上显示的文本的列表
        _res = []
        # 当前行缓存字符串
        current_buff = ''
        # 遍历分词结果，图片上每行最多显示6个单位长度，如果当前行长度超过6单位长度，
        # 则另起一行，将单词加入到新行中
        for word in words:
            if self.cal_text_length(current_buff + word) <= 6:
                current_buff = current_buff + word
            else:
                _res.append(current_buff)
                current_buff = word
        if current_buff:
            _res.append(current_buff)
        # 计算所有行中，最长的那一行的长度
        max_width = max(map(self.cal_text_length, _res))
        # 计算总行数
        max_height = len(_res)
        # 对上面的数据重新加工一下，通过添加空白的方式，使得文本居中显示
        res = []
        for seq in _res:
            # 计算需要填充的空白数
            padding_spaces = max_width - self.cal_text_length(seq)
            # 进行填充
            res.append('  ' * int(padding_spaces) + seq + ' ' * int(padding_spaces))
        # 将所有行的文本使用换行符拼接成一个文本，返回(拼接后文本，最大宽度，最大高度)
        return '\n'.join(res), max_width, max_height

这部分没有特别需要注意的地方，注释也比较清晰，就不多少了。效果嘛…整体显示效果好了不少，但是有个别的看起来还是比较别扭。emmmm,聊胜于无吧。

三、配色和字体选择

配色和字体方面的话，我就没自己折腾了。字体是直接使用了Phodal Huang大佬上传的字体，配色的话也是从给出的几种配色中选择了我比较喜欢的一种。

class Converter:
    """
    能够将企业名称转换成logo的转换器
    """

    def __init__(self, colors=None, font_path='NotoSansCJKsc-Regular.otf'):
        # 文字配色
        if colors:
            self.bg_color, self.front_color = colors
        else:
            self.bg_color, self.front_color = '34495e', 'ecf0f1'
        # 显示字体
        self.font_path = font_path
        # 用于处理文本的格式化器
        self.text_formatter = TextFormatter()

配色给定的是16进制的颜色编码，需要转码成rgb。因为兼容问题，这部分我重新实现了下，并加了一些容错的处理。

@staticmethod
    def hex2rgb(hex_color):
        """
        将16进制颜色编码，转换为rgb格式

        Args:
            hex_color[str]: 16进制颜色编码

        Returns:
            tuple: (r,g,b)
        """
        if isinstance(hex_color, str):
            color = int(hex_color[:2], 16), int(hex_color[2:4], 16), int(hex_color[4:], 16)
        elif (isinstance(hex_color, tuple) or isinstance(hex_color, list)) and len(hex_color) == 3:
            color = hex_color
        else:
            raise Exception('给定的图片配色不正确！')
        return color

接下来,就是文字转图片的核心代码了，可接受参数看方法注释，很清晰：

    def text2image(self, text, font_size=48, width=400, height=140, need_extracted=True, need_arrayed=True,
                   show_image=False):
        """
        将给定文字转换成指定大小的图片。
        可以通过调整参数改变图片的效果。

        Args:
            text: 需要转换成图片的文本
            font_size: 文字大小
            width: 图片的宽度，默认 400
            height: 图片的高度，默认 140
            need_extracted: 如果给定的文本是公司名称，是否需要提取商号来生成图片，默认进行提取
            need_arrayed: 是否需要通过分词等处理方法，对文本进行排列，获得更好的显示效果，默认进行处理
            show_image: 是否显示图片，默认不显示

        Returns:
            str: 生成的图片的base64转码
        """
        # 如果需要，从文本中提取商号，替代原文本
        if need_extracted:
            text = self.text_formatter.extract_trade_name(text)
            print(text)
        # 如果需要，对文本进行排列，以获得更好的显示效果
        if need_arrayed:
            text, max_width, max_height = self.text_formatter.array_text(text)
        else:
            max_width = self.text_formatter.cal_text_length(text)
            max_height = 1
        # 获取rgb配色
        bg_color = self.hex2rgb(self.bg_color)
        front_color = self.hex2rgb(self.front_color)
        # 开始绘制
        img = Image.new('RGB', (width, height), bg_color)
        draw = ImageDraw.Draw(img)
        font = ImageFont.truetype(self.font_path, font_size)
        # 按字体大小缩放，计算真实宽高
        w = max_width * font_size
        h = max_height * font_size
        # 居中
        draw.text(((width - w) / 2, (height - h) / 2), text, font=font, fill=front_color)
        del draw
        # 转RGB
        img = img.convert('RGB')
        # 如果需要，就显示图片
        if show_image:
            img.show()
        # 将图片转为base64字符串返回
        output_buffer = BytesIO()
        img.save(output_buffer, format='JPEG')
        byte_data = output_buffer.getvalue()
        base64_str = base64.b64encode(byte_data).decode('utf8')
        return base64_str

把对文本的处理做成了可选参数，如果想要将文本原封不动地转成图片，直接将need_extracted和need_arrayed设为false即可，这两项默认开启。

如果想要本地生成的图片，将show_image设为true即可，默认关闭。

我们可以尝试生成一下图片，测试代码如下：

from text2logo import Converter


def run():
    converter = Converter()
    img_base64_str = converter.text2image(‘xxx’,show_image=True)
    print(img_base64_str)


if __name__ == '__main__':
    run()

输入1：

img_base64_str = converter.text2image(‘轻松筹/众筹空间’, font_size=100, show_image=True, need_extracted=True)

输出1：

输入2：

img_base64_str = converter.text2image('深圳刷宝科技有限公司', font_size=100, show_image=True)

输出2：

输入3：

img_base64_str = converter.text2image('京东数字科技控股有限公司', show_image=True)

输出3：

输入4：

img_base64_str = converter.text2image('深圳市宁远科技股份有限公司', font_size=64, show_image=True)

输出4：

输入5：

img_base64_str = converter.text2image('一起牛(齐牛金融)', font_size=100, show_image=True)

输出5：

(以上所有公司名称和生成的图片，侵删)

整体来说，效果还不错，可以接受，能满足我的需求。

四、在网页中嵌入base64图片

从上面的代码可以看到，我的实现中文字转图片返回的是一个字符串，内容是生成的图片的base64编码。那么，如果我们拿到这个编码，怎么在网页中显示呢？

很简单，先创建一个最简单的html，然后在里面加上img标签。

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>Title</title>
</head>
<body>
<img src="data:image/jpeg;base64, xxxxxxx"></img>
</div>
</body>
</html>

只需要将上面的xxxxxxx替换成我们获得的base64字符串即可。

让我们在浏览器里打开看一下：

okay，完全没有问题，收工！

完整代码

完整代码以开源到github上，地址:

点击 text2logo 或访问 https://github.com/AaronJny/text2logo

彩笔一个，文章或代码中若存在问题，请斧正。

本文涉及到的全部公司名称均为随意从互联网上选取的，撰写本文也只为技术交流。本文涉及到的全部公司名称和生成的图片，如若侵犯了您的权益，请联系我。看到后我会即刻修改和删除，感谢您的谅解！