(一)PS 识别：Python 图像分析 PS 识别之道
(二)PS 识别：特征识别 - 直方图分析的从原理到实现
(三)PS 识别：基于噪声分析 PS 识别的技术实现
(四)PS 识别：基于边缘纹理检测分析 PS 识别的技术实现
(五)PS 识别：压缩痕迹挖掘 - 压缩量化表与 DCT 系数分析
(六)PS识别：源数据分析- 挖掘图像的 “元语言”技术实现
(七)PS识别：解决图片水印干扰-提升 PS 检测准确性的技术方案

引言

在ps识别开发过程中，测试需要图片，以及后面需要训练模型需要大量的图片，本人PS也不熟悉。手动创建大量具有不同特征的图像既耗时又费力。所以想借助 Python 与 Photoshop 的 COM 接口，实现自动化生成PS图像数据集的功能，这样可以大大提高工作效率。说干就动手…

实现思路

通过调用 Photoshop 的 COM 接口，实现打开或创建文档、应用随机效果、添加随机元素（如文本和形状）以及保存文档等操作，最终生成指定数量的图像数据集。

代码实现

1. 环境准备

首先，确保你已经安装了 pywin32 库，它允许 Python 与 Windows 系统的 COM 接口进行交互。可以使用以下命令进行安装：

pip install pywin32

2. 核心类 PhotoshopAutoToPic

封装了与 Photoshop 交互的各种方法。以下是部分关键方法的介绍：

init 方法
初始化 Photoshop COM 对象，尝试连接到 Photoshop 应用程序。

def __init__(self):
    """初始化 Photoshop COM 对象"""
    try:
        self.ps_app = win32com.client.Dispatch('Photoshop.Application')
        self.ps_app.DisplayDialogs = 3  # 不显示对话框
        print("成功连接到 Photoshop")
    except Exception as e:
        print(f"连接 Photoshop 失败: {e}")
        self.ps_app = None

create_document 方法
创建一个新的 Photoshop 文档，可指定文档的宽度、高度和分辨率。

def create_document(self, width=800, height=600, resolution=72):
    """创建新文档"""
    if not self.is_connected():
        return None

    doc = self.ps_app.Documents.Add(width, height, resolution)
    return doc

apply_random_effects 方法
对文档应用随机的滤镜效果，如添加杂色、模糊、锐化等，同时还会随机调整亮度、对比度和颜色平衡。

def apply_random_effects(self, document):
    """应用随机效果到文档"""
    if not document:
        return

    # 应用随机滤镜效果
    effect_type = random.randint(1, 3)
    if effect_type == 1:
        # 添加杂色
        document.ActiveLayer.ApplyAddNoise(random.randint(1, 10),
                                           random.choice([True, False]),
                                           random.choice(['Gaussian', 'Uniform']))
    # ... 其他效果代码 ...

add_random_text 和 add_random_shape 方法
分别用于在文档中添加随机文本和随机形状，增加图像的多样性。

generate_dataset 方法
该方法是核心方法，用于生成指定数量的图像数据集。它会循环执行打开或创建文档、应用随机效果、添加随机元素、保存文档等操作。

def generate_dataset(self, base_image_path, output_dir, count=100, file_format='JPEG'):
    """生成数据集"""
    if not self.is_connected():
        print("未连接到 Photoshop，无法生成数据集")
        return False

    if not os.path.exists(output_dir):
        os.makedirs(output_dir)

    print(f"开始生成数据集，共{count}张图像...")

    for i in range(count):
        try:
            # 打开基础图像或创建新文档
            if base_image_path and os.path.exists(base_image_path):
                doc = self.open_document(base_image_path)
            else:
                doc = self.create_document()

            # ... 应用效果、添加元素、保存文档等操作 ...

运行脚本
在 main 函数中，我们可以配置基础图像路径、输出目录、生成图像数量和文件格式等参数，然后调用 generate_dataset 方法生成数据集。

Apply
def main():
    """主函数"""
    # 配置参数
    base_image_path = ""  # 可选：指定基础图像路径
    output_dir = "generated_dataset"  # 输出目录
    image_count = 100  # 生成图像数量
    file_format = "JPEG"  # 输出格式：JPEG, PNG, PSD

    # 创建Photoshop自动化对象
    ps = PhotoshopAutomation()

    # 生成数据集
    if ps.is_connected():
        ps.generate_dataset(base_image_path, output_dir, image_count, file_format)


if __name__ == "__main__":
    main()

3.注意事项

该脚本仅适用于 Windows 系统，因为它依赖于 Windows 的 COM 接口。
运行脚本前，请确保 Photoshop 已经安装在你的系统中，并且版本兼容。
生成大量图像可能会占用较多系统资源，建议在性能较好的计算机上运行。

总结

通过 Python 与 Photoshop 的结合，我们可以轻松实现图像数据集的自动化生成。这种方法不仅提高了工作效率，还能生成具有丰富多样性的图像，后面通过这种方式优化再开发，在图片的训练模型项目可以大展拳脚。