13
11

Delete article

Deleted articles cannot be recovered.

Draft of this article would be also deleted.

Are you sure you want to delete this article?

More than 3 years have passed since last update.

pythonでPhotoshop形式のファイル(.psd)を作る

Last updated at Posted at 2020-01-10
screen.png

pytoshopというライブラリを使ってPSDファイルを作ります。
pytoshopで一旦psdファイルを読み込んで加工するのは結構他でも見つかりましたが、ゼロから作るのは見当たらなかったので公式ドキュメントみたりデバッグしなりしながら調べてみました。

基本的にPythonで一般的なOpenCVの画像データ(numpy配列)でレイヤーを構成して書き出す感じです。

必要なパッケージのインストール

pip install numpy scipy opencv-python Pillow six psd-tools3 pytoshop

スクリプト

main.py
#! env python
# -*- coding: utf-8 -*-

import os
import sys
import cv2
import pytoshop
from pytoshop import layers
import numpy as np
import cv2

def main():
    # レイヤー用画像
    test_img = cv2.imread("test1.tif")
    #
    # 白紙のPSDファイルを作る
    #
    psd = pytoshop.core.PsdFile(num_channels=3, height=test_img.shape[0], width=test_img.shape[1])
    # 255埋めの画像を作る(透明度用)
    max_canvas = np.full(test_img.shape[:2], 255, dtype=np.uint8)
    #
    # レイヤーを作る
    #
    # 必要なレイヤーの枚数分行う
    # 透明度 np.ndarray([], dtype=np.uint8)
    # 255が不透明、0が透明になっており、グレースケールのマスク画像を設定することで、透明度を持ったレイヤーを作ることが出来る
    layer_1 = layers.ChannelImageData(image=max_canvas, compression=1)
    # RGB
    layer0 = layers.ChannelImageData(image=test_img[:, :, 2], compression=1)  # R
    layer1 = layers.ChannelImageData(image=test_img[:, :, 1], compression=1)  # G
    layer2 = layers.ChannelImageData(image=test_img[:, :, 0], compression=1)  # B
    new_layer = layers.LayerRecord(channels={-1: layer_1, 0: layer0, 1: layer1, 2: layer2},  # RGB画像
                                   top=0, bottom=test_img.shape[0], left=0, right=test_img.shape[1],  # 位置
                                   name="layer 1",  # 名前
                                   opacity=255,  # レイヤーの不透明度
                                   )
    psd.layer_and_mask_info.layer_info.layer_records.append(new_layer)
    #
    # 書き出し
    #
    with open("output.psd", 'wb') as fd2:
        psd.write(fd2)
    return


if __name__ == '__main__':
    main()

13
11
2

Register as a new user and use Qiita more conveniently

  1. You get articles that match your needs
  2. You can efficiently read back useful information
  3. You can use dark theme
What you can do with signing up
13
11

Delete article

Deleted articles cannot be recovered.

Draft of this article would be also deleted.

Are you sure you want to delete this article?