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2.0 KiB
Python
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# -*- coding: utf-8 -*-
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处理用户补充的新素材（assets/img 内）：
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- 7 张透明底产品图 p-*：无损 WebP 保留 alpha（已是镂空，无需再处理）
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- p-hs01 背景复杂不透明：有损压缩（页面走 framed 描边容器）
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- 12 张照片 JPG：有损 WebP（宽度 >1600 的缩到 1600）
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- qr-wechat.png 二维码：不处理，HTML 直接引用原 PNG
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原图不删除（用户提供的源文件）。用法: uv run --with pillow python3 tools/process_new_assets.py
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"""
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from pathlib import Path
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from PIL import Image
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IMG = Path('assets/img')
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# 已检测为真透明的产品图（透明像素 37%~88%）
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ALPHA_PRODUCTS = [
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'p-bb03.png', 'p-bg01.png', 'p-sg03.png', 'p-sg03mini.png',
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'p-sl01.png', 'p-st01.png', 'p-st02.png',
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]
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# 有损压缩的照片/截图
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PHOTOS = [
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'p-hs01.png', # 背景复杂不透明，同照片处理
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'ai-agent.jpg', 'app-livestock.jpg', 'building.jpg', 'cctv.jpg',
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'digital-twin.jpg', 'factory-line.jpg', 'factory.jpg', 'goat.jpg',
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'hero-grazing.jpg', 'hydro-class.jpg', 'liangchang.jpg',
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'machine-install.jpg', 'platform-asset.jpg', 'platform-hydro.jpg',
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'platform-pasture.jpg',
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]
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for name in ALPHA_PRODUCTS:
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src = IMG / name
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dst = IMG / (name[:-4] + '.webp')
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im = Image.open(src).convert('RGBA')
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# 自检：透明像素占比必须显著，否则说明误判为透明图
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trans = sum(1 for p in im.getdata() if p[3] < 250) / (im.width * im.height)
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assert trans > 0.2, f'{name} 透明像素仅 {trans:.0%}，不符合透明底预期'
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im.save(dst, 'WEBP', lossless=True, method=6)
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print(f'{name:18s} -> {dst.name:22s} 透明{trans:.0%} {dst.stat().st_size // 1024}KB')
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for name in PHOTOS:
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src = IMG / name
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dst = IMG / (name[:-4] + '.webp')
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im = Image.open(src).convert('RGB')
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if im.width > 1600:
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im = im.resize((1600, round(im.height * 1600 / im.width)), Image.LANCZOS)
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im.save(dst, 'WEBP', quality=82, method=6)
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print(f'{name:18s} -> {dst.name:22s} {im.width}x{im.height} {dst.stat().st_size // 1024}KB')
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print('完成')
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