import numpy as np from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont, ImageFilter, ImageEnhance import cv2 from sklearn.cluster import KMeans import io import base64 class ImageProcessor: """Класс для обработки изображений""" @staticmethod def resize_to_standard(image, max_size=1024): """Изменяет размер изображения до стандартного""" ratio = min(max_size / image.width, max_size / image.height) if ratio < 1: new_size = (int(image.width * ratio), int(image.height * ratio)) return image.resize(new_size, Image.Resampling.LANCZOS) return image @staticmethod def create_before_after(before, after): """Создает сравнение до/после""" # Убедимся что изображения одного размера width = max(before.width, after.width) height = max(before.height, after.height) # Создаем новое изображение comparison = Image.new('RGB', (width * 2 + 20, height), (255, 255, 255)) # Вставляем изображения comparison.paste(before, (0, 0)) comparison.paste(after, (width + 20, 0)) # Добавляем подписи draw = ImageDraw.Draw(comparison) try: font = ImageFont.truetype("/usr/share/fonts/truetype/dejavu/DejaVuSans-Bold.ttf", 30) except: font = None draw.text((width // 2 - 50, height - 50), "ДО", fill=(255, 255, 255), font=font, stroke_width=2, stroke_fill=(0, 0, 0)) draw.text((width + 20 + width // 2 - 70, height - 50), "ПОСЛЕ", fill=(255, 255, 255), font=font, stroke_width=2, stroke_fill=(0, 0, 0)) return comparison @staticmethod def create_grid(images, titles=None, cols=2): """Создает сетку из изображений""" if not images: return None n = len(images) rows = (n + cols - 1) // cols # Размер одного изображения img_width = images[0].width img_height = images[0].height # Создаем сетку grid_width = img_width * cols + 10 * (cols - 1) grid_height = img_height * rows + 10 * (rows - 1) + (50 if titles else 0) grid = Image.new('RGB', (grid_width, grid_height), (255, 255, 255)) draw = ImageDraw.Draw(grid) try: font = ImageFont.truetype("/usr/share/fonts/truetype/dejavu/DejaVuSans.ttf", 20) except: font = None # Размещаем изображения for i, img in enumerate(images): row = i // cols col = i % cols x = col * (img_width + 10) y = row * (img_height + 10) + (50 if titles else 0) grid.paste(img, (x, y)) # Добавляем заголовок if titles and i < len(titles): draw.text((x + img_width // 2 - 50, y - 40), titles[i], fill=(0, 0, 0), font=font) return grid @staticmethod def detect_room_type(image): """Определяет тип комнаты по изображению""" # Упрощенная логика определения типа комнаты # В реальности здесь может быть ML модель # Конвертируем в numpy array img_array = np.array(image) # Анализируем цвета и формы # Это упрощенная эвристика avg_color = img_array.mean(axis=(0, 1)) # Простая логика на основе преобладающих цветов if avg_color[2] > avg_color[0] * 1.2: # Больше синего return "Ванная" elif avg_color[1] > avg_color[0] * 1.1: # Больше зеленого return "Детская" elif np.std(img_array) < 50: # Низкая контрастность return "Спальня" else: return "Гостиная" @staticmethod def apply_vignette(image, intensity=0.3): """Применяет эффект виньетки""" # Создаем маску виньетки width, height = image.size # Создаем радиальный градиент x = np.linspace(-1, 1, width) y = np.linspace(-1, 1, height) X, Y = np.meshgrid(x, y) radius = np.sqrt(X**2 + Y**2) # Создаем маску vignette = 1 - (radius * intensity) vignette = np.clip(vignette, 0, 1) vignette = (vignette * 255).astype(np.uint8) # Применяем к изображению vignette_img = Image.fromarray(vignette, mode='L') # Накладываем result = Image.new('RGB', image.size) result.paste(image, (0, 0)) result.paste((0, 0, 0), (0, 0), vignette_img) return Image.blend(image, result, intensity) class ColorPalette: """Класс для работы с цветовыми палитрами""" @staticmethod def extract_colors(image, n_colors=5): """Извлекает основные цвета из изображения""" # Уменьшаем изображение для ускорения small_image = image.resize((150, 150), Image.Resampling.LANCZOS) # Конвертируем в массив img_array = np.array(small_image) img_array = img_array.reshape(-1, 3) # Кластеризация цветов kmeans = KMeans(n_clusters=n_colors, random_state=42, n_init=10) kmeans.fit(img_array) # Получаем центры кластеров (основные цвета) colors = kmeans.cluster_centers_.astype(int) # Создаем изображение палитры palette_height = 100 palette_width = 500 color_block_width = palette_width // n_colors palette_img = Image.new('RGB', (palette_width, palette_height)) draw = ImageDraw.Draw(palette_img) for i, color in enumerate(colors): x_start = i * color_block_width x_end = (i + 1) * color_block_width color_tuple = tuple(color) draw.rectangle([x_start, 0, x_end, palette_height], fill=color_tuple) return palette_img, colors.tolist() @staticmethod def suggest_palette(style_name): """Предлагает цветовую палитру для стиля""" palettes = { "Современный минимализм": ["#FFFFFF", "#F5F5F5", "#E0E0E0", "#9E9E9E", "#424242"], "Скандинавский": ["#FFFFFF", "#F8F8F8", "#E8DCC6", "#A8A8A8", "#4A4A4A"], "Индустриальный": ["#2C2C2C", "#4A4A4A", "#7A7A7A", "#B8860B", "#8B4513"], "Бохо": ["#CD853F", "#DEB887", "#D2691E", "#8B4513", "#A0522D"], "Японский": ["#F5DEB3", "#D2B48C", "#BC8F8F", "#8B7355", "#4B4B4B"], "Ар-деко": ["#FFD700", "#B8860B", "#2F4F4F", "#000000", "#8B0000"], "Прованс": ["#E6E6FA", "#DDA0DD", "#D8BFD8", "#9370DB", "#8B7D6B"], "Хай-тек": ["#C0C0C0", "#808080", "#4169E1", "#000000", "#FFFFFF"] } return palettes.get(style_name, ["#FFFFFF", "#E0E0E0", "#808080", "#404040", "#000000"]) @staticmethod def apply_color_filter(image, color_rgb, intensity=0.3): """Применяет цветовой фильтр к изображению""" # Создаем цветной слой color_layer = Image.new('RGB', image.size, color_rgb) # Смешиваем с оригиналом return Image.blend(image, color_layer, intensity) @staticmethod def adjust_brightness_contrast(image, brightness=1.0, contrast=1.0): """Настройка яркости и контраста""" # Яркость enhancer = ImageEnhance.Brightness(image) image = enhancer.enhance(brightness) # Контраст enhancer = ImageEnhance.Contrast(image) image = enhancer.enhance(contrast) return image