Python+PIL实现支付宝AR红包

拾光

发布时间：2026-10-13 | 2人浏览过

原创

本文介绍利用Python和PIL库处理支付宝AR红包图片的方法。通过图像锐化、基于特定RGB值的黑条检测与行替换，以及高斯模糊处理，提升复杂背景尤其是人脸图像的识别成功率。

本文分享利用Python结合PIL库处理支付宝AR红包的具体代码实现，供读者参考学习。

整体处理思路如下：

1、首先对原始图片进行锐化处理； 2、设定(r_h, g_h, b_h)为支付宝遮罩黑条的RGB参考值，以该值为中心，查找半径为Diff_radius范围内的所有像素色值；

3、统计每一行中符合步骤2条件的像素点数量，若该数量超过预设临界值（例如图片宽度的一半），则将该行替换为上一行非遮罩区域的数据； 4、对处理后的图片应用高斯滤镜。

以下是具体的Python代码实现：

from PIL import Image,ImageFilter
 
Diff_radius = 500
diff_min = 1
r_h, g_h, b_h = 43, 55, 66
 
image = Image.open('test.png')
image_width = image.size[0]
image_height = image.size[1]
rgb_im = image.convert('RGB')
 
img_sharpen = image.filter(ImageFilter.SHARPEN)
 
img_new = Image.new('RGBA', image.size, (255,255,255,255))
img_copy = img_sharpen.crop((0,0,image_width,image_height))
img_new.paste(img_copy, (0,0,image_width,image_height))
 
y_tmp = 0
 
for y in range(image_height):
  y_is_black = 0
  current_line_flag_acc = 0
  for x in range(image_width):
    r, g, b = rgb_im.getpixel((x, y))
    if ((r_h-r)**2 + (g_h-g)**2 + (b_h-b)**2) < Diff_radius :
      current_line_flag_acc = current_line_flag_acc + 1
      if (x == image_width - 1) and (current_line_flag_acc > diff_min) :
        y_is_black = 1
        img1 = img_new.crop((0,y_tmp-2,image_width,y_tmp-1))
        img_new.paste(img1, (0,y,image_width,y+1))
        # print('y_tmp:%d -> y:%d'%(y_tmp,y))
    elif (x == image_width - 1) and not y_is_black:
      y_tmp = y
# img_save = img_new.filter(ImageFilter.GaussianBlur(radius=1.5))
img_new.save('test_1.png')
print("done!")

针对不同图片，可能需要调整第3、4、5行中的相关参数。

经多组照片测试，发现提供的线索图片越复杂，该方法处理后的识别成功率越高，尤其是对人脸图像，经过简单处理后基本均可成功识别。

识别成功的案例：