图像处理中如何创建自定义类
在做图像处理项目时，经常会遇到重复操作，比如调整亮度、裁剪图片、添加滤镜等。把这些功能封装成一个自定义类，不仅能减少重复代码，还能让项目结构更清晰。
假设你在开发一个批量处理产品图的小工具，每次都要读取图片、压缩尺寸、加水印。如果每次都从头写一遍，效率低还容易出错。这时候，写个 ImageProcessor 类就很有必要。
定义一个基础的图像处理类
使用 Python 的 PIL 库（Pillow）可以轻松实现图像操作。下面是一个简单的自定义类示例：
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont<br><br>class ImageProcessor:<br> def __init__(self, image_path):<br> self.image = Image.open(image_path)<br> self.width, self.height = self.image.size<br><br> def resize(self, new_width, new_height):<br> self.image = self.image.resize((new_width, new_height))<br> return self<br><br> def add_watermark(self, text, position=(10, 10), color=(255, 255, 255, 128)):<br> draw = ImageDraw.Draw(self.image)<br> try:<br> font = ImageFont.truetype("arial.ttf", 20)<br> except:<br> font = ImageFont.load_default()<br> draw.text(position, text, fill=color, font=font)<br> return self<br><br> def save(self, output_path):<br> self.image.save(output_path)<br> print(f"图片已保存至 {output_path}")这个类初始化时加载图片，提供了链式调用的方法（每个方法返回 self），使用起来很顺手。
实际使用场景
比如你运营一个小网店，每天要上传十几张商品图。你可以这样批量处理：
processor = ImageProcessor("product.jpg")<br>processor.resize(800, 600).add_watermark("© 小店专属").save("processed_product.jpg")代码简洁明了，后续如果要增加圆角、模糊背景等功能，直接在类里加方法就行。
自定义类的好处是可复用、易维护。同一个类可以在不同脚本里导入使用，团队协作时也更容易统一处理标准。
刚开始写类时不用追求完美，先把常用功能放进去，边用边改。比如后期发现很多图需要自动裁剪中心区域，那就加个 crop_center() 方法进去，逐渐把它变成你的得力工具。