作者： Jet L

  • 【设计】军事类宣传中，如何避免出现误用他国或地区的武器装备图片？

    最简单的方法：

    找一个军迷来问一下，，，军迷识别武器就像是女生识别口红色号一样。

    咳咳，真的不开玩笑。

  • 【音乐】ラブ・ストーリーは突然に（突如其来的爱情）

    《突如其来的爱情》（日语：ラブ・ストーリーは突然に），是日本男性创作歌手小田和正的歌曲。最初收录于双A面单曲《Oh! Yeah!／突如其来的爱情》（1991年2月6日发行）中。1990年代日本电视剧主题曲的代表歌曲、经典情歌。

    国内的周深、李克勤同台唱过这首歌曲，另外在《繁花》电视剧中，也有一段剧情的配乐用到了该曲子。

    ラブ・ストーリーは突然に

    收录这首歌曲的单曲《Oh! Yeah!／突如其来的爱情》刷新了当时日本CD单曲最高销量、J-POP单曲最高销量的纪录，并成为1991年度日本单曲销量冠军。

    剧集制作阶段，富士电视台的制作人大多亮想找像Off Course时期的《Yes-No》这样的歌，于是找到了小田邀歌。最初小田作了另一首歌曲《FAR EAST CLUB BAND SONG》（后收录于精选辑《Oh! Yeah!》），但是这首歌和剧情气氛不相衬，因而改用《突如其来的爱情故事》。

    不过尽管《东京爱情故事》播放时期，《突如其来的爱情》已经很受欢迎，小田一开始并不打算将这首歌作为A面曲发售CD单曲，而是想将《Oh! Yeah!》作为单独A面曲发售。

    但是唱片公司却想发行《突如其来的爱情故事》，作为折衷才决定发行双A面。而在多处不同的地方，这张单曲的标记都有“Oh! Yeah!”和“Oh! Yeah!／突如其来的爱情”两种情况。

    《突如其来的爱情》和同年恰克与飞鸟的《SAY YES》都是作为富士月九剧的主题曲，前者是1991年度单曲销量的冠军，后者则是亚军。可以说自此之后月九成为日本电视剧黄金档中的黄金档，对主题曲的重视大大提高，大多向著名歌手邀歌，“月九的主题曲必定大卖”也成为普遍定律。因此更多的歌手争相为月九剧献唱。

    这首歌也成为小田个人活动的代表歌曲，由于小田甚少上电视节目演出，多次调查显示大众最期待小田上NHK红白歌合战等音乐节目演唱《突如其来的爱情》，但1991年本曲走红当时他并未参加该年度的红白，而是到同年富士电视台的“FNS歌谣祭”中演唱。本曲也成为日本流行乐坛的一首经典情歌，在朝日电视台音乐节目《MUSIC STATION》的多次情歌或国民名曲调查中均名列前茅。

    此外，《Yes-No》也是一首值得一听的歌曲：（突然发现这首歌和突如其来的爱情都是一样的时长~）

    另一个版本的《Yes-No》，收录在专辑《SELECTION 1978-81》，这个版本的鼓点很抓耳。

  • 【Python】对彩色LOGO进行批量反白处理

    为了制作一些高大上的风格化 PPT，有时我们需要很多客户的反白色LOGO，以符合当下的一些设计潮流。

    目前常用的做法是在 PPT中对图片本身进行亮度调整，可以理解为一键过曝，但是这对于一些本身就含有白色的图片不适用，也无法处理JPG的图片，更没法快速将反白的图片进行批量保存，以便存储成库，在其他场景继续使用。

    因此使用脚本可以防止原来的白色部分混成一团，预先对原LOGO白色区域进行透明化，然后对其他颜色区域反白。

    这个脚本目前适用于我的工作环境，包含一些问题，例如如果原来的图标包含白色文字，这样会将其透明化，因此还需按照使用情况进行调整。

    后续考虑加入对JPG进行处理的过程，原理上是对白色部分预先透明度处理，然后后续步骤基本一致，不过使用JPG作为LOGO的客户较少，该功能并不急迫。若要实现该功能，可能需要使用OCR对文字部分预先识别处理，流程上麻烦不少，不过由于wechat-ocr的强大功能，应该也可以稳定呈现，wechat-ocr此前有过一些实践，效果出众，推荐大家使用。

    此外脚本尚未测试灰色部分是否会有问题，目前感觉应该会有问题，若使用中有其他问题会随时更新。

    import tkinter as tk
from tkinter import filedialog
from PIL import Image, ImageTk
import random
import string
class ImageProcessor(tk.Tk):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.title("Logo Image Processor")
        self.geometry("600x600")
        self.image_path = None
        self.images = []  # 用于存储多个图像
        self.image_label = tk.Label(self)
        self.image_label.pack(padx=10, pady=10, fill=tk.BOTH, expand=True)
        
        # 设置拖放区域
        self.drop_area = tk.Label(self, text="拖动PNG图片到此区域", relief="solid", width=30, height=4)
        self.drop_area.pack(padx=10, pady=10, fill=tk.BOTH, expand=True)
        self.drop_area.bind("<Enter>", self.on_drag_enter)
        self.drop_area.bind("<Leave>", self.on_drag_leave)
        self.drop_area.bind("<ButtonRelease-1>", self.on_drop)
        # 添加处理按钮
        self.process_button = tk.Button(self, text="处理图片并保存", command=self.process_images)
        self.process_button.pack(pady=10)
    def on_drag_enter(self, event):
        self.drop_area.config(bg="lightblue")
    def on_drag_leave(self, event):
        self.drop_area.config(bg="white")
    def on_drop(self, event):
        file_paths = filedialog.askopenfilenames(filetypes=[("PNG files", "*.png")])
        if file_paths:
            self.load_images(file_paths)
    def load_images(self, paths):
        self.images = []  # 清空当前图像列表
        for path in paths:
            image = Image.open(path).convert("RGBA")  # 确保加载为RGBA格式以处理透明度
            self.images.append((path, image))  # 存储图像及其路径
        if self.images:
            self.display_image(self.images[0][1])  # 显示第一张图片
    def display_image(self, image):
        image_tk = ImageTk.PhotoImage(image)
        self.image_label.config(image=image_tk)
        self.image_label.image = image_tk
    def process_images(self):
        if self.images:
            for original_path, image in self.images:
                # 获取图像的每个像素
                pixels = image.load()
                width, height = image.size
                
                for x in range(width):
                    for y in range(height):
                        r, g, b, a = pixels[x, y]
                        
                        # 将白色部分透明化
                        if r == 255 and g == 255 and b == 255:
                            pixels[x, y] = (255, 255, 255, 0)  # 将白色变为透明
                        elif a != 0:  # 如果是非透明区域
                            # 将所有非透明区域变为纯白色
                            pixels[x, y] = (255, 255, 255, a)  # 变为白色，保持原透明度
                
                # 生成随机字符并保存处理后的图像
                random_suffix = ''.join(random.choices(string.ascii_letters + string.digits, k=6))
                output_path = f"processed_logo_{random_suffix}.png"
                image.save(output_path)
                print(f"处理后的LOGO图片已保存为 {output_path}")
                
            # 更新显示处理后的图片（显示第一张图像）
            self.display_image(self.images[0][1])
if __name__ == "__main__":
    app = ImageProcessor()
    app.mainloop()

    此外，还可以对JPG进行处理：

    注意保证输入图片的分辨率，其平滑操作对分辨率会有一定的损失。

    import tkinter as tk
from tkinter import filedialog, messagebox
from PIL import Image, ImageFilter
import random
import string
import os
class ImageProcessor(tk.Tk):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.title("Logo Image Processor")
        self.geometry("400x200")  # 设置主窗口大小
        self.image_path = None
        self.images = []  # 用于存储多个图像
        self.processed_images = []  # 用于存储处理后图像路径
        # 设置拖放区域
        self.drop_area = tk.Label(self, text="拖动PNG或JPG图片到此区域", relief="solid", width=30, height=4)
        self.drop_area.pack(padx=10, pady=10, fill=tk.BOTH, expand=True)
        self.drop_area.bind("<Enter>", self.on_drag_enter)
        self.drop_area.bind("<Leave>", self.on_drag_leave)
        self.drop_area.bind("<ButtonRelease-1>", self.on_drop)
        # 添加处理按钮
        self.process_button = tk.Button(self, text="处理图片并保存", command=self.process_images)
        self.process_button.pack(pady=10)
        # 添加选择输出路径按钮
        self.output_dir = None
        self.select_output_button = tk.Button(self, text="选择保存路径", command=self.select_output_dir)
        self.select_output_button.pack(pady=5)
    def on_drag_enter(self, event):
        self.drop_area.config(bg="lightblue")
    def on_drag_leave(self, event):
        self.drop_area.config(bg="white")
    def on_drop(self, event):
        file_paths = filedialog.askopenfilenames(filetypes=[("Image files", "*.png *.jpg *.jpeg")])
        if file_paths:
            self.load_images(file_paths)
    def load_images(self, paths):
        self.images = []  # 清空当前图像列表
        for path in paths:
            try:
                image = Image.open(path)
                # 将JPG图像转换为支持透明度的RGBA格式
                if image.mode != "RGBA":
                    image = image.convert("RGBA")
                self.images.append((path, image))  # 存储图像及其路径
            except Exception as e:
                print(f"无法加载图像 {path}: {e}")
                messagebox.showerror("错误", f"无法加载图像 {path}")
                
    def select_output_dir(self):
        self.output_dir = filedialog.askdirectory()
        if self.output_dir:
            print(f"选择的输出目录是: {self.output_dir}")
        
    def process_images(self):
        if not self.images:
            messagebox.showwarning("警告", "请先加载图片")
            return
        
        if not self.output_dir:
            messagebox.showwarning("警告", "请先选择保存路径")
            return
        for original_path, image in self.images:
            pixels = image.load()
            width, height = image.size
            
            for x in range(width):
                for y in range(height):
                    r, g, b, a = pixels[x, y]
                    
                    # 将接近白色的区域透明化，设置阈值范围 (240, 240, 240) 到 (255, 255, 255)
                    if r >= 240 and g >= 240 and b >= 240:
                        pixels[x, y] = (255, 255, 255, 0)  # 将接近白色的部分变为透明
                    elif a != 0:  # 如果是非透明区域
                        # 将所有非透明区域变为纯白色
                        pixels[x, y] = (255, 255, 255, a)  # 变为白色，保持原透明度
            # 对图像进行边缘平滑处理，减少杂色
            image = image.filter(ImageFilter.GaussianBlur(radius=2))
            
            # 生成随机字符并保存处理后的图像
            random_suffix = ''.join(random.choices(string.ascii_letters + string.digits, k=6))
            output_path = os.path.join(self.output_dir, f"processed_logo_{random_suffix}.png")
            image.save(output_path)
            print(f"处理后的LOGO图片已保存为 {output_path}")
            self.processed_images.append(output_path)
if __name__ == "__main__":
    app = ImageProcessor()
    app.mainloop()