前文

本文主要分为两个部分

• 一部分是爬虫，这边是选择爬取英雄联盟官网英雄资料中的英雄皮肤图片，如下为新英雄seraphine的页面，包含英雄对应的所有皮肤；
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• 另一部分是图片的合成，先将所有英雄皮肤图片拼接成为一张图作为背景，然后与另一张图片进行合成，效果如下：

爬虫

思路整理

1. F12打开控制台后刷新页面（https://lol.qq.com/data/info-defail.shtml?id=147），既然是找图片，直接在img标签下找就好了；

获取到图片的地址之后（https://game.gtimg.cn/images/lol/act/img/skin/big147001.jpg），接着再往下找，在xhr标签下，找到了包含皮肤图片地址的接口（https://game.gtimg.cn/images/lol/act/img/js/hero/147.js），测试一下，可以直接访问，没啥限制；

1. 多看几个英雄的页面就能发现，这个147其实就是对应英雄的ID，如果我们有英雄的ID，直接拼接成新的接口地址就可以，接着继续往下找能获取英雄ID的接口；
2. 在资料库首页刷新，有个叫hero_list（https://game.gtimg.cn/images/lol/act/img/js/heroList/hero_list.js）的就很明显，从返回的内容来看，确实包含了我们需要的英雄ID；

1. 这样思路就很清晰了，先从hero_list获取所有英雄的ID，然后拼接成单个英雄信息的接口访问获取到皮肤图片的地址，下载图片完事～

完整代码

为了速度快点，加了一个异步，实测6S爬取完所有的皮肤～

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Author  : AwesomeTang
# @File    : crawler.py
# @Version : Python 3.7
# @Time    : 2020-11-06 23:05

import requests
import asyncio
import os
from aiohttp import ClientSession
import aiohttp
import json
from datetime import datetime


async def skins_downloader(semaphore, hero_id, hero_name):
    async with semaphore:
        url = 'https://game.gtimg.cn/images/lol/act/img/js/hero/{}.js'.format(hero_id)
        dir_name = 'skins/{}'.format(hero_name)
        if not os.path.exists(dir_name):
            os.mkdir(dir_name)
        async with ClientSession(connector=aiohttp.TCPConnector(ssl=False)) as session:
            async with session.get(url) as response:
                response = await response.read()
                for skin in json.loads(response)['skins']:
                    if skin['mainImg']:
                        img_url = skin['mainImg']
                        # kda女团皮肤名带斜杠，replace掉
                        path = os.path.join(dir_name, '{}.jpg'.format(skin['name'].replace('/', ''), ))
                        async with session.get(img_url) as skin_response:
                            with open(path, 'wb') as f:
                                print('\rDownloading [{:^10}] {:<20}'.format(hero_name, skin['name']), end='')
                                f.write(await skin_response.read())


def hero_list():
    return requests.get('https://game.gtimg.cn/images/lol/act/img/js/heroList/hero_list.js').json()['hero']


async def run():
    semaphore = asyncio.Semaphore(30)
    heroes = hero_list()
    tasks = []
    for hero in heroes:
        tasks.append(asyncio.ensure_future(skins_downloader(semaphore, hero['heroId'], hero['title'])))
    await asyncio.wait(tasks)


if __name__ == '__main__':
    start_time = datetime.now()
    loop = asyncio.get_event_loop()
    loop.run_until_complete(run())
    loop.close()
    end_time = datetime.now()
    time_diff = (end_time - start_time).seconds
    print('\nTime cost: {}s'.format(time_diff))

每个英雄对应一个文件夹～

图片合成

图片尺寸处理

• 因为最后图片合成需要保持一样的尺寸，所以第一步我们先把主图的尺寸resize成我们想要的；
• 英雄皮肤的图片都是980*500，我们把皮肤图片尺寸缩小10倍也就是98*50，然后保证每行有50张子图，这样便得到了我们需要resize的宽度（98*50），然后根据主图本身的长宽比计算出我们需要resize的高度，具体代码如下：

mask_img = Image.open('/home/kesci/work/skins/league of legend.jpeg')
# 获取图片本身宽度、高度
width, height = mask_img.size
# 计算resize后的尺寸，注意取整
to_width = 98 * 50
to_height = ((to_width / width) * height // 50) * 50
mask_img = mask_img.resize((int(to_width), int(to_height)), Image.ANTIALIAS)

# 显示图片
plt.figure(figsize=(25,15)) 
plt.imshow(mask_img)
plt.axis('off') 
plt.show()

子图拼接

• 接下来便是把英雄图片拼接成一张图片，尺寸与之前主图尺寸保持一致；
• 读取所有皮肤图片将尺寸resize为98*50，转为np.array格式缓存到list中共后面调用；

skin_array_collection = []
for fpath, dirname, fnames in os.walk('/home/kesci/work/skins'):
    if not dirname:
        for fn in fnames:
            try:
                skin_array_collection.append(np.array(Image.open(os.path.join(fpath, fn)).convert('RGB').resize((98, 50), Image.ANTIALIAS)))
            except OSError:
                print('读取文件出错：「{}」'.format(os.path.join(fpath, fn)))

• 将刚刚的array随机组合到一起，转为图片就好了～

w_times, h_times = int(to_width / 98), int(to_height / 50)
bg_img = np.zeros_like(np.array(mask_img))

for i in tqdm(range(w_times), desc='MERGE'):
    for j in range(h_times):
        bg_img[j * 50:(j + 1) * 50, i * 98:(i + 1) * 98, :] = random.choice(skin_array_collection)

bg_img = Image.fromarray(bg_img)
# 显示图片
plt.figure(figsize=(25,15)) 
plt.imshow(bg_img)
plt.axis('off') 
plt.show()

图片合成

• 这边使用了Pillow中的Image.blend，将主图和刚才生成的皮肤背景图合成到一起，通过alpha参数控制背景的透明程度；

img = Image.blend(bg_img, mask_img, alpha=0.8) 
img.save('/home/kesci/work/skins/out_put.jpeg')
# 显示图片
plt.figure(figsize=(25,15)) 
plt.imshow(img)
plt.axis('off') 
plt.show()

• 效果如下：