Python 制作表情包：从照片到熊猫头模板的完整教程

Oliver

发布时间：2026-10-16 | 4人浏览过

原创

本文介绍如何利用 Python 的 OpenCV 和 PIL 库制作个性化表情包。通过导入前景照片，执行等比例缩放、二值化、旋转及感兴趣区域提取等处理步骤，去除多余黑色背景。随后将处理后的前景与熊猫头背景图拼接，并分别演示了使用 OpenCV 添加英文文本和使用 PIL 添加中文文本的方法，最终保存生成完整的表情包图片。

一、项目说明

在社交互动中，我们常需制作趣味图片。本项目以经典的熊猫头图像作为背景模板，尝试将朋友的照片嵌入其中，生成趣味表情包。

最终生成的表情包效果如下图所示：

二、实现步骤

首先导入朋友的照片作为前景素材；
对前景照片进行预处理，包括缩放、旋转及填充背景色；
导入熊猫头图像作为背景素材；
将处理后的前景与背景图像进行拼接合成；
在合成后的表情包下方添加文字说明。

三、Python 实现

1、导入需要的库

import cv2
import numpy as mp
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont

本项目的核心图像处理功能主要依赖 opencv 库完成，但若需在表情包中添加中文文字，则必须使用 PIL（pillow） 库进行支持。

2、绘图函数

此处定义一个绘图辅助函数，以便于后续图像显示操作。

def plt_show(img):
imageRGB = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
plt.imshow(imageRGB)plt.show

3、导入前景照片

image = cv2.imread('SXC.jpg', 0) # 导入灰度图即可
plt_show(image)

4、等比例缩放前景照片

由于原始前景照片的尺寸通常大于背景模板，直接拼接效果不佳，因此需先对其进行等比例缩放，缩放系数设为 0.3。

image_resize = cv2.resize(image, None, fx=0.3, fy=0.3, interpolation = cv2.INTER_CUBIC)
plt_show(image_resize)

5、对前景照片进行二值化处理

在此步骤中，将像素值大于 80 的区域设置为 255（白色），小于 80 的区域设置为 0（黑色），以突出主体。

ret, image_binary = cv2.threshold(image_resize, 80, 255, cv2.THRESH_BINARY)
plt_show(image_binary)

6、提取出感兴趣区域

image_roi = image_binary[74: 185, 0: 150]
plt_show(image_roi)

7、旋转图片

鉴于背景模板（熊猫头）为正向放置，而前景照片可能存在向右倾斜的情况，需先对前景进行旋转处理，通常逆时针旋转 15 度即可适配背景。

rows, cols = image_roi.shape
M = cv2.getRotationMatrix2D(((cols-1)/2.0, (rows-1)/2.0), 15, 1) # （旋转中心，逆时针旋转角度，各个方向同等扩大比例）
image_rotate = cv2.warpAffine(image_roi, M, (140, 130)) # (140, 130) 是指旋转后的画布大小
plt_show(image_rotate)

8、将一些不需要的黑色区域删除掉

此处调用 cv2.fillPoly 函数，将旋转后产生的多余黑色区域填充为白色，以去除背景干扰。

h, w = image_rotate.shape
image_rotate_copy = image_rotate.copypts1 = np.array([[0, 20], [64, 0], [0, 0]], np.int32)
pts2 = np.array([[0, 18], [0, h], [80, h]], np.int32)
pts3 = np.array([[0, 100], [0, h], [w, h], [w, 100]], np.int32)
pts4 = np.array([[111, 0], [w, 0], [w, 30]], np.int32)
pts5 = np.array([[124, 0], [115, h], [w, h]], np.int32)
pts6 = np.array([[120, 40], [95, 100], [120, 100]], np.int32)
foreground = cv2.fillPoly(image_rotate_copy, [pts1], (255, 255, 255)) # (图片，填充区域，填充颜色)
foreground = cv2.fillPoly(image_rotate_copy, [pts2], (255, 255, 255))
foreground = cv2.fillPoly(image_rotate_copy, [pts3], (255, 255, 255))
foreground = cv2.fillPoly(image_rotate_copy, [pts4], (255, 255, 255))
foreground = cv2.fillPoly(image_rotate_copy, [pts5], (255, 255, 255))
foreground = cv2.fillPoly(image_rotate_copy, [pts6], (255, 255, 255))
plt_show(foreground)

9、再次提取感兴趣区域并缩放

foreground_roi = foreground[0: 93, 0: 125]
plt_show(foreground_roi)
foreground_roi_resize = cv2.resize(foreground_roi, None, fx=2.5, fy=2.5, interpolation = cv2.INTER_CUBIC)
plt_show(foreground_roi_resize)

10、导入背景图片

background = cv2.imread('back.jpg', 0)
plt_show(background)

11、组合两张图片成表情包

h_f, w_f = foreground.shape
h_b, w_b = background.shapeleft = (w_b - w_f)//2 # 前景图片在背景图片中的左边的横坐标
right = left + w_f # 前景图片在背景图片中的右边的横坐标
top = 100 # 前景图片在背景图片中的上边的纵坐标
bottom = top + h_f # 前景图片在背景图片中的下边的纵坐标
emoji = background
emoji[top: bottom, left: right] = foreground
plt_show(emoji)

12、在表情包下面添加文本

12.1 添加英文文本

若仅需添加英文文本，直接使用 opencv 即可实现：

emoji_copy = emoji.copy
# （图片，文本，位置，字体，文本大小，文本颜色，文本粗细）
cv2.putText(emoji_copy, "FXXK!!", (210, 500), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1.2, (0, 0, 0), 5)
plt_show(emoji_copy)

12.2 添加中文文本

若需添加中文文本，需借助 PIL 库来完成字体渲染与绘制。

PilImg = Image.fromarray(emoji) # cv2 转 PIL
draw = ImageDraw.Draw(PilImg) # 创建画笔
ttfront = ImageFont.truetype('simhei.ttf', 34) # 设置字体
draw.text((210, 450),"你瞅啥！！",fill=0, font=ttfront) # （位置，文本，文本颜色，字体）
emoji_text = cv2.cvtColor(np.array(PilImg),cv2.COLOR_RGB2BGR) # PIL 转回 cv2
plt_show(emoji_text)

13、保存表情包

cv2.imwrite('./emoji.png', np.array(emoji_text))

四、完整代码

import cv2
import numpy as mpimport matplotlib.pyplot as pltfrom PIL import Image, ImageDraw, ImageFontdef plt_show(img):imageRGB = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)plt.imshow(imageRGB)plt.showimage = cv2.imread('SXC.jpg', 0) # 导入前景图片
image_resize = cv2.resize(image, None, fx=0.3, fy=0.3, interpolation = cv2.INTER_CUBIC) # 缩放
ret, image_binary = cv2.threshold(image_resize, 80, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 图片二值化
image_roi = image_binary[74: 185, 0: 150] # 感兴趣区域
rows, cols = image_roi.shape# 旋转M = cv2.getRotationMatrix2D(((cols-1)/2.0, (rows-1)/2.0), 15, 1)
image_rotate = cv2.warpAffine(image_roi, M, (140, 130))
# 填充不需要的区域h, w = image_rotate.shapeimage_rotate_copy = image_rotate.copypts1 = np.array([[0, 20], [64, 0], [0, 0]], np.int32)
pts2 = np.array([[0, 18], [0, h], [80, h]], np.int32)
pts3 = np.array([[0, 100], [0, h], [w, h], [w, 100]], np.int32)
pts4 = np.array([[111, 0], [w, 0], [w, 30]], np.int32)
pts5 = np.array([[124, 0], [115, h], [w, h]], np.int32)
pts6 = np.array([[120, 40], [95, 100], [120, 100]], np.int32)
foreground = cv2.fillPoly(image_rotate_copy, [pts1], (255, 255, 255))
foreground = cv2.fillPoly(image_rotate_copy, [pts2], (255, 255, 255))
foreground = cv2.fillPoly(image_rotate_copy, [pts3], (255, 255, 255))
foreground = cv2.fillPoly(image_rotate_copy, [pts4], (255, 255, 255))
foreground = cv2.fillPoly(image_rotate_copy, [pts5], (255, 255, 255))
foreground = cv2.fillPoly(image_rotate_copy, [pts6], (255, 255, 255))
foreground_roi = foreground[0: 93, 0: 125]
foreground_roi_resize = cv2.resize(foreground_roi, None, fx=2.5, fy=2.5, interpolation = cv2.INTER_CUBIC)
background = cv2.imread('back.jpg', 0) # 导入背景图片
# 拼接两张图片h_f, w_f = foreground_roi_resize.shapeh_b, w_b = background.shapeleft = (w_b - w_f)//2
right = left + w_ftop = 80
bottom = top + h_femoji = backgroundemoji[top: bottom, left: right] = foreground_roi_resizePilImg = Image.fromarray(emoji) # cv2 转 PILdraw = ImageDraw.Draw(PilImg) # 创建画笔ttfront = ImageFont.truetype('simhei.ttf', 34) # 设置字体
draw.text((210, 450),"你瞅啥！！",fill=0, font=ttfront) # （位置，文本，文本颜色，字体）
emoji_text = cv2.cvtColor(np.array(PilImg),cv2.COLOR_RGB2BGR) # PIL 转回 cv2cv2.imwrite('./emoji.png', np.array(emoji_text)) # 保存表情包

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