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Código python que realiza aplicação de marca d'água em imagens

Watermark Imagens
Este script em Python é usado para aplicar uma marca d'água em uma coleção de imagens. Ele redimensiona as imagens de acordo com as dimensões da marca d'água e as combina com uma imagem de fundo de catálogo para criar uma nova imagem que inclui a marca d'água.

Pré-requisitos Python 3.x OpenCV (cv2) - Você pode instalá-lo usando
pip install opencv-python Biblioteca NumPy (numpy) - Você pode instalá-la usando
pip install numpy Como Usar Certifique-se de que as imagens originais estão no diretório ./images/.

Execute o script watermarking.py usando o Python.

O script aplicará a marca d'água nas imagens, redimensionando-as de acordo com as dimensões da marca d'água e combinando-as com a imagem de fundo do catálogo.

As imagens tratadas serão salvas temporariamente no diretório ./temp/.

Um arquivo compactado images.zip será criado, contendo todas as imagens tratadas.

O diretório temporário ./temp/ será removido após a criação do arquivo compactado.

Personalização Você pode personalizar o posicionamento, tamanho e opacidade da marca d'água no script:

pos: A posição (x, y) onde a marca d'água será aplicada na imagem. scale: Fator de escala para ajustar o tamanho da marca d'água. opacity: Opacidade da marca d'água (em porcentagem). Você também pode personalizar os diretórios das imagens de marca d'água e de fundo do catálogo de acordo com as suas necessidades.

Notas Certifique-se de ter as imagens originais no diretório ./images/ e que os arquivos de marca d'água e de fundo do catálogo estão nos caminhos especificados no código. O script redimensionará as imagens originais para que a maior dimensão da imagem original seja igual à maior dimensão da marca d'água. Isso pode resultar em perda de qualidade ou distorção, dependendo das dimensões originais. A opacidade da marca d'água afeta o nível de transparência da marca d'água. Um valor maior resultará em uma marca d'água mais visível, enquanto um valor menor a tornará mais transparente.