起因
喜欢的歌，静静地听；喜欢的人，远远的看。30天前，就是3月14号，我情不自禁地走近了《LoveLive！学院偶像祭》，这是我的第一张卡片（见下图）。第二天也就是3月15日，海未生日了。
之后我一直搜集游戏过程中遇到的卡片（截屏），卡片本身有一定的比例，而我的手机屏幕分辨率是 1920x1080，截完的图像下面这样。整个游戏界面并没有充满屏幕，所以有黑边；卡片比游戏界面小，截出的图很不美观而且方向不正。
中间的卡片的区域是 1080x1520
我本人并不是处女座，然而也不能忍受不美好的事物。于是一步一步地走上了程序员这条路。
我以为做程序员可以填满人生的遗憾。然而,制造更多遗憾的。却偏偏是做程序员。
（问：一个什么都拥有的程序猿他还缺少什么？）
非程序员的解决办法
while( true )
{
用 PS 打开截图;
添加辅助线;
裁剪区域;
旋转正图像;
sit，不对，是save;
}
没图你说个毛啊！！！
谁说我没图，看图文并茂：
这些卡片在app中是以3位数字作为id编号的，可见数量实在不少。
这样不断循环，耗时费力，截完后累觉不爱了 :-(
Pythoner 的解决办法
第一版的程序
实现功能：处理图像（裁剪 + 旋转）
废话的流程图
程序代码大致是这样的：
运行后的结果，黑斑也没有了，头也不歪了，还有了新后缀，Ta好我也好：
第二版的程序
改进之处：图片文件自动命名
图片的命名规则：人物名字_属性_等级_星星数-N.png （其中N为正整数）
例如上图中的海未应该如此命名，园田海未_Pure_R_3-1.png
程序思路
1.人物名字如何命名？
建立相应的文件夹，将截图分类放到对应的文件夹下面，脚本获取文件夹名作为新名字的第一部分。
2.属性如何确认？
比较各张截图，人物卡片的右下角在固定位置有相同大小的圆圈，我们取坐标点 (920, 1400) 的 RGB 值判断。
下图右边是我一开始定义的字典，左边是运行过程中打印出来的 color
3.如何确定星星数（也就是角色的稀有度）？
搞完了右下角，我们来搞左下角。再做几条辅佐线，以确定来自星星的你的距离。
部分细心的读者肯定看到我从 ps 转向了 狗（嗯，我不记得软件的名字，除了图标）。
纵坐标大概递加 55px，获取坐标点的 color 值，如果不是 (8, 4, 34, 255) 计数变量的值就加1。
发现第二个元素的值有一点差别，其实也可以取指定位置的元素用来判断。
为了阅读的方便，数星星的代码搬到了这里。
def get_count_of_star(image):
count = 0
positon_of_star = (33, 1090) #星星的初始位置，但星星是会运动的
for i in range(0,8): #[0,8) 星星最多有8个
color = image.getpixel(positon_of_star) #星星有发亮吗？
positon_of_star = (33, positon_of_star[1]+55) #坐标下移到下一个星星处
if color[2] != 34: #只比较第三个元素
count += 1 #不是暗的，说明星星是有效的
return count
参数 image 是已打开的图像，返回发亮星星的个数。
4.如何确定左上角的等级？
另外因为我不会文字识别，左上角的等级字符就无法获取，但是并不表示就不能解决这个问题。
观察众多的卡片发现了一条得到等级的捷径，这条捷径就是等级跟星星数是有对应关系的：
|
等级(左上角) |
星星数(左下角) |
| N | 1, 2 |
| R | 3, 4 |
| SR | 5, 6 |
| UR | 7, 8 |
有时只要转换一下思考的角度，也同样能解决问题。
代码设计
（一）工作路径相关
import os
os.getcwd() # 查看当前工作目录
os.chdir("/home/luoxu") # 改变目录
for root, dirs, files in os.walk(dir):
for name in files:
print os.path.join(root, name)
os.listdir 可以列出 dir 里面的所有文件和目录，但不包括子目录中的内容
os.walk 可以遍历下面的所有目录，包括子目录，返回路径，路径下目录的元组和文件的元祖。
（二）获取某个目录下的 png 图像文件
glob 是 python 自带的一个文件操作相关模块，可以用来查找匹配的文件。
import glob glob.glob(‘/home/luoxu/*.png‘)
参数是某个路径字符串，字符串可以为绝对路径也可以为相对路径，字符串最后部分表示匹配的文件类型。
*, ? , [ ] 三个通配符，* 代表 0 个或多个字符，? 代表一个字符，[ ] 匹配指定范围内的字符，如[0-9]匹配数字。
该方法返回所有匹配的文件路径列表。
（三）图像处理相关
图像处理用的是 Pillow 模块，官方网站上有手册 http://effbot.org/zone/pil-index.htm
from PIL import Image
im = Image.open("lenna.jpg") #打开图像
box = (200, 0, 1720, 1080)
im.crop(box) #按box的对角坐标裁剪区域
im.transpose(Image.ROTATE_90) #逆时针旋转90度
im.save(‘newFileName.png‘, "PNG") #保存新的图像文件newFileName.png
color = i.getpixel((920,1400)) #获取某像素点的rgb值
脚本只用这几个方法，更详细的细节还是使用的时候去阅读文档。
（四）一些变量的说明
box = (200, 0, 1720, 1080)
原图是1920x1080，裁剪后是1520x1080，对角(200,0), (1720,1080)
POSITION = (920,1400)
右下角确定属性用的，通过 getpixel(POSITION) 方法获得的值有三种情况：
attributes = {‘Smile‘:(234,0,115,255),
‘Pure‘ :(34,170,85,255),
‘Cool‘ :(0,153,238,255)
}
星星数和等级的映射表
grade = {1:‘N‘, 2:‘N‘,
3:‘R‘, 4:‘R‘,
5:‘SR‘, 6:‘SR‘,
7:‘UR‘, 8:‘UR‘
}
（五）数星星
回去看上文相关的部分。
（六）另外
我再提供两张截图，如果读者愿意可以拿去测试代码，不一样的是，不需要旋转，裁剪区域不同。
完整的脚本代码 [image-processing.py] :
1 #!/usr/bin/env python3.5
2 # -*- coding:utf-8 -*-
3
4 from PIL import Image
5 import glob, os
6
7 box = (200, 0, 1720, 1080) #裁剪区域
8 POSITION = (920,1400) #属性坐标
9
10 #属性-颜色映射
11 attributes = {‘Smile‘:(234,0,115,255),
12 ‘Pure‘ :(34,170,85,255),
13 ‘Cool‘ :(0,153,238,255)
14 }
15 #星星数-等级映射
16 grade = {1:‘N‘, 2:‘N‘,
17 3:‘R‘, 4:‘R‘,
18 5:‘SR‘, 6:‘SR‘,
19 7:‘UR‘, 8:‘UR‘
20 }
21
22 def image_processing(dirpath, dirname):
23 os.chdir(dirpath + ‘/‘ + dirname)
24 ## print(dirpath + dirname)
25 s_cnt = p_cnt = c_cnt = 1
26 images = glob.glob(‘*.png‘) #获取所有png文件
27 for image in images:
28 try:
29 im = Image.open(image)
30 new_im = im.crop(box).transpose(Image.ROTATE_90) #裁剪和旋转
31 ## filename, ext = os.path.splitext(image)
32 ## new_im.save(filename + "-new.png", "PNG")
33 color = new_im.getpixel(POSITION) #属性坐标->颜色元组
34 count = get_count_of_star(new_im) #判断星星的数量
35 if color == attributes[‘Smile‘]: #确认颜色对应Smile属性
36 new_im.save(dirname + "_Smile_{grade}_{count}-{number}.png".format(grade=grade[count],count=count,number=s_cnt), "PNG")
37 s_cnt += 1
38 elif color == attributes[‘Pure‘]:
39 new_im.save(dirname + "_Pure_{grade}_{count}-{number}.png".format(grade=grade[count],count=count,number=p_cnt), "PNG")
40 p_cnt += 1
41 elif color == attributes[‘Cool‘]:
42 new_im.save(dirname + "_Cool_{grade}_{count}-{number}.png".format(grade=grade[count],count=count,number=c_cnt), "PNG")
43 c_cnt += 1
44 else:
45 new_im.save(dirname + "-new.png", "PNG")
46
47 except IOError:
48 print(‘{}: io error!‘.format(image))
49
50 print(dirname + ‘:finished.‘)
51
52
53 def get_count_of_star(image):
54 count = 0
55 positon_of_star = (33, 1090) #星星的初始位置，但星星是会运动的
56 for i in range(0, 8): #[0,8) 星星最多有8个
57 color = image.getpixel(positon_of_star) #星星有发亮吗？
58 positon_of_star = (33, positon_of_star[1]+55) #坐标下移到下一个星星处
59 if color[2] != 34: #只比较第三个元素
60 count += 1 #不是暗的，说明星星是有效的
61 return count
62
63
64 if __name__ == ‘__main__‘:
65 for dirpath, dirnames, filenames in os.walk(os.getcwd()):
66 for dirname in dirnames:
67 ## path = dirpath + dirname
68 image_processing(dirpath, dirname)
运行结果
运行前准备好，文件夹下放着待处理的截图：
脚本执行后得到我们想要的结果：
从上面的结果可以看出，脚本还是存在一些问题的：1，用于比对颜色属性（右下角）的值定的太死，有的像素点RGB值差了一点，结果就不能识别了，上文我提到过一次；2.对于不确定截图统一命名是名字-new导致覆盖问题。
我还专门做了动态图片：
Pythonner 的解决办法
我不是Pythonner，我不知道Pythonner is how thinking 
不过我知道怎样就简单，就是什么都不做，不去 care 那些黑边，呵呵。
最后
末了发一下桌面，听说下雨天
PyCharm 和 LoveLive! 更配哦！
不要再往下看了，妹子在上面
（不明白不理解日本人发明了emoji，却迟迟不包含 LoveLive! 的手势）