どうも、カーブミラーです。
今回は、昨日の「画像内のパネルに画像を貼ります」、その改訂版になります。
本記事は、ChatGPT（有料版）
で行なっております。画像は
あります。 あしからず。
まずは、ニュースです。
というか
気付き、ですね。
MS CopilotのDesignerですが、
横長の画像も作成できます。
やり方は、
正方形での作成のあと
四つのどれかをタップし、
共有・ダウンロード・💬の
💬をタップし、
“サイズの変更”で
正方形か横長を選ぶと
再描画されます。
けっして、
正方形の画像を
横長にしたものには
なりません。
ご注意を。
さて、本題です。
今回は、
昨日（2024/09/11）の記事の
改訂版です。
【ChatGPT＋Code Interpreter】で画像内のパネルに画像を貼ります。
昨日のは、
パネルから
画像がはみ出して
しまっていました。
さすがに
それは自分がイヤなので
さらに調整しました。
いや、調整は
ChatGPTさんが
したんですけどね😅
まずは
出来上がりをどうぞ。
ようやく
パネルに画像がプリントしてある
ような見た目になりました😸
手順は
❶GPT-4oであることを確認
❷ふたつの画像をアップロードして
下記Promptを送信
最初の画像を元画像とします。
二番目の画像を組み込み画像とします。
勝手な判断はしないでください。
❸下記Promptを送信
### 画像内の白色領域に別の画像を組み込むための処理手順
#### 使用ライブラリ：
- Pillow
- SciPy
#### 処理の詳細：
1. **画像の読み込み**：
- Pillowを使用して、元画像と組み込み画像をRGB形式で読み込みます。
2. **白色の定義**：
- 「白色」は、RGB値がそれぞれ210以上のピクセルとして定義します。
3. **白色領域の検出**：
- SciPyを使用して、連続した白色ピクセルの領域を検出します。
4. **最も大きな白色領域の選択**：
- 検出された白色領域の中で、ピクセル数が最も多い領域を選択します。
5. **組み込み画像のリサイズ**：
- Pillowを使用し、アスペクト比を保持しながら、白色領域に収まるように組み込み画像をリサイズします。余裕を持たせるために、白色領域の90%の大きさに縮小します。
6. **画像の描画**：
- リサイズされた組み込み画像を、白色領域の中央に配置し、元画像に貼り付けます。
7. **二重描画の防止**：
- 元画像に画像を描画する際は、一度だけ描画されるようにします。
8. **結果の保存**：
- 組み込み画像が正しく配置された元画像を保存します。
❹ダウンロードリンクが表示
これで、
出来上がります。
画像読み込みPromptを
変更したのは、
ChatGPTさんが勝手に
推測してパネルに
画像を入れてしまったため。
入ってくれてれば
文句ないんですがねぇ。
入っていないんですよぉ😅
まぁ、
それはともかく、
本処理についてです。
パネルを白色領域と
しているわけですが、
実はCode Interpreter上では
検出が少し大きめなんですね。
それで昨日は
はみ出していたわけです。
で、ChatGPTさんと
たくさんやり取りを
しまして。
結果、
5で、“白色領域の90%に縮小”
6で、“白色領域の中央に配置”
となったわけです。
めでたしめでたし😸
みなさんの
作品制作の糧に
なれば、幸いです。
今回は、ここまで。