edgif.py

import edimg
import numpy as np
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont, ImageColor, ImageFilter, ImageSequence
import math
def find_smallest_n(x, y):
    # 97n > x 조건을 만족하는 최소 n 계산
    n_for_x = math.ceil(x / 97)

    # 150n > y 조건을 만족하는 최소 n 계산
    n_for_y = math.ceil(y / 150)

    # 두 조건을 모두 만족하는 최소 n
    n = max(n_for_x, n_for_y)

    return n





remove_image_path = 'resource/remove_black.png'  # Adjust the path according to your setup
remove_img_black = Image.open(remove_image_path).convert("RGBA")


def attach_gif(gif, overlay, chk):
    # 결과 프레임들을 저장할 리스트
    frames = []
    durations = []
    x, y = gif.size
    n = find_smallest_n(x, y)
    target_width = 97 * n
    target_height = 150 * n
    overlay = overlay.resize((target_width,target_height), Image.Resampling.LANCZOS)
    if chk:
        remove_img = remove_img_black.resize((target_width, target_height), Image.Resampling.BOX)
    # GIF의 각 프레임을 순회하며 처리합니다.

    for frame in ImageSequence.Iterator(gif):

        durations.append(frame.info['duration'])
        # PNG 이미지를 GIF 프레임과 같은 크기로 조정합니다.
        # 이 부분은 필요에 따라 조정할 수 있습니다

        resized_frame = frame.copy()
        img = resized_frame

        # 원본 이미지의 크기와 비율 계산
        original_width, original_height = img.size
        ratio = min(original_width / target_width, original_height / target_height)

        # 새로운 크기 계산
        new_width = int(target_width * ratio)
        new_height = int(target_height * ratio)

        # 이미지를 중앙에서 자름
        img = img.crop(((original_width - new_width) // 2,
                        (original_height - new_height) // 2,
                        (original_width + new_width) // 2,
                        (original_height + new_height) // 2))

        # 최종적으로 목표 해상도로 리사이즈
        img = img.resize((target_width, target_height), Image.Resampling.LANCZOS)
        img.paste(overlay, (0, 0), overlay)
        if chk:
            img.paste(remove_img, (0, 0), remove_img)

        frame = img.quantize(method=2)
        # 두 이미지를 합칩니다.
        #combined = Image.alpha_composite(frame.convert('RGBA'), overlay)

        # 결과 리스트에 추가합니다.
        frames.append(img)

    # 모든 프레임을 처리한 후, 새로운 GIF로 저장합니다.
    frames[1].save('output.gif', save_all=True, append_images=frames[1:], loop=0, duration=durations, disposal=0, optimize=True)