Serverless 实战:如何快速实现图片压缩与水印添加?

发布于:2020 年 5 月 27 日 15:58

Serverless实战:如何快速实现图片压缩与水印添加?

实际生活中,我们常常会有上传图片的需求,例如在相册系统中添加相片、发布文章时添加配图等等。图片与 Web 服务是紧密关联在一起的,但每张图片的大小、占用的空间等都是参差不齐的,而且有些图片上传到网站之后,容易被其它平台或开发者采集盗用,所以很多人都习惯于在图片上传之后进行图片压缩、标准化以及添加水印。

当图片数量很多、尺寸很大的时候,压缩、标准化和水印添加就会占用很多的资源。那么,我们是否能够利用 Serverless 架构实现图片压缩与水印的一条龙服务,同时用户量的激增也不会影响整体体验?

Serverless 与图像处理

一般来说,传统的图像处理方法会比较占用资源,导致服务器压力较大,甚至影响用户体验:

Serverless实战:如何快速实现图片压缩与水印添加?

那么我们是否可以通过 Serverless 架构实现一个异步处理流程?

Serverless实战:如何快速实现图片压缩与水印添加?

什么是异步处理流程?简单来说,就是用户直接上传图片到对象存储,将图片等资源进行持久化,然后通过对象存储相关的触发器,触发指定函数,函数进行图像压缩以及图像水印等相关操作,再次进行持久化。

以相册系统为例,用户上传图片之后,系统进行压缩以及水印并生成缩略图,存储到对象存储中。当用户浏览图片列表时,就展示带有水印的缩略图,这样可以大大提升加载速度,而水印可以当作图像的一种版权保护,当用户点击图片查看原图时,可以为用户展示原始图片。

图像压缩

图像压缩,在这里我们只把图像大小作为压缩依据,除此之外,还可以对图像的质量进行处理。

如果单以尺寸进行压缩处理,可以看作是将一个image对象以宽度传入,通过resize方法进行大小的调整,实现压缩功能。

复制代码
def compressImage(image, width):
height = image.size[1] / (image.size[0] / width)
return image.resize((int(width), int(height)))

图像水印

图像水印大多采用的是文字水印,当然我们还可以使用图片水印等。

此处为了将水印放在图像的右下角,并且恰好不超出图像范围,我们对每个字符大小进行了获取:

复制代码
height = []
width = []
for eveStr in watermarkStr:
thisWidth, thisHeight = drawImage.textsize(eveStr, font)
height.append(thisHeight)
width.append(thisWidth)

这样处理之后,我们得到的height列表就是所有即将水印文字的高度,width列表是所有即将水印文字的宽度。如果要将水印放在右下角,我们只需要在图片整体高度上减去height列表最大值,在图片整体宽度基础上减去width列表的总和即可:

复制代码
def watermarImage(image, watermarkStr):
txtImage = Image.new('RGBA', image.size, (0, 0, 0, 0))
font = ImageFont.truetype("Brimborion.TTF", 40)
drawImage = ImageDraw.Draw(txtImage)
height = []
width = []
for eveStr in watermarkStr:
thisWidth, thisHeight = drawImage.textsize(eveStr, font)
height.append(thisHeight)
width.append(thisWidth)
drawImage.text((txtImage.size[0] - sum(width) - 10, txtImage.size[1] - max(height) - 10),
watermarkStr, font=font,
fill=(255, 255, 255, 255))
return Image.alpha_composite(image, txtImage)

部署到云函数

通过函数的事件描述,可以确定腾讯云函数的对象存储触发器事件结果为:

复制代码
{
"Records": [
{
"cos": {
"cosSchemaVersion": "1.0",
"cosObject": {
"url": "http://testpic-1253970026.cos.ap-chengdu.myqcloud.com/testfile",
"meta": {
"x-cos-request-id": "NWMxOWY4MGFfMjViMjU4NjRfMTUyMV8yNzhhZjM=",
"Content-Type": ""
},
"vid": "",
"key": "/1253970026/testpic/testfile",
"size": 1029
},
"cosBucket": {
"region": "cd",
"name": "testpic",
"appid": "1253970026"
},
"cosNotificationId": "unkown"
},
"event": {
"eventName": "cos: ObjectCreated:Post",
"eventVersion": "1.0",
"eventTime": 1545205770,
"eventSource": "qcs::cos",
"requestParameters": {
"requestSourceIP": "192.168.15.101",
"requestHeaders": {
"Authorization": "q-sign-algorithm=sha1&q-ak=AKIDQm6iUh2NJ6jL41tVUis9KpY5Rgv49zyC&q-sign-time=1545205709;1545215769&q-key-time=1545205709;1545215769&q-header-list=host;x-cos-storage-class&q-url-param-list=&q-signature=098ac7dfe9cf21116f946c4b4c29001c2b449b14"
}
},
"eventQueue": "qcs:0:lambda:cd:appid/1253970026:default.printevent.$LATEST",
"reservedInfo": "",
"reqid": 179398952
}
}]
}

根据这个结构,我们可以确定相关详细信息,例如存储桶 /APPID 以及图片的 Key 等。然后我们将上面的代码按照函数计算的格式进行改写:

复制代码
# -*- coding: utf8 -*-
import os
from PIL import Image, ImageFont, ImageDraw
from qcloud_cos_v5 import CosConfig
from qcloud_cos_v5 import CosS3Client
secret_id = os.environ.get('secret_id')
secret_key = os.environ.get('secret_key')
region = os.environ.get('region')
cosClient = CosS3Client(CosConfig(Region=region, SecretId=secret_id, SecretKey=secret_key))
def compressImage(image, width):
height = image.size[1] / (image.size[0] / width)
return image.resize((int(width), int(height)))
def watermarImage(image, watermarkStr):
txtImage = Image.new('RGBA', image.size, (0, 0, 0, 0))
font = ImageFont.truetype("Brimborion.TTF", 40)
drawImage = ImageDraw.Draw(txtImage)
height = []
width = []
for eveStr in watermarkStr:
thisWidth, thisHeight = drawImage.textsize(eveStr, font)
height.append(thisHeight)
width.append(thisWidth)
drawImage.text((txtImage.size[0] - sum(width) - 10, txtImage.size[1] - max(height) - 10),
watermarkStr, font=font,
fill=(255, 255, 255, 255))
return Image.alpha_composite(image, txtImage)
def main_handler(event, context):
for record in event['Records']:
bucket = record['cos']['cosBucket']['name'] + '-' + record['cos']['cosBucket']['appid']
key = record['cos']['cosObject']['key']
download_path = '/tmp/{}'.format(key)
upload_path = '/tmp/new_pic-{}'.format(key)
# 下载图片
response = cosClient.get_object(Bucket=bucket, Key=key)
response['Body'].get_stream_to_file(download_path)
# 图片处理
image = Image.open(download_path)
image = compressImage(image, width=500)
image = watermarImage(image, "Hello Serverless")
image.save(upload_path)
# 上传图片
cosClient.put_object_from_local_file(
Bucket=bucket,
LocalFilePath=upload_path,
Key="/compress-watermark/" + key
)

此时,新建serverless.yaml文件:

复制代码
MyPicture:
component: "@serverless/tencent-scf"
inputs:
name: MyPicture
codeUri: ./
handler: index.main_handler
runtime: Python3.6
region: ap-guangzhou
description: My Picture Compress And Watermark
memorySize: 128
timeout: 20
environment:
variables:
secret_id: 用户密钥 id
secret_key: 用户密钥 key
region: ap-guangzhou
events:
- cos:
name: picture-1256773370.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com
parameters:
bucket: picture-1256773370.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com
filter:
prefix: source/
events: cos:ObjectCreated:*
enable: true

从中我们可以看到,函数有一个cos触发器,这个触发器是针对存储桶picture-1256773370下面source/目录下的资源创建进行触发。

简单测试

现在,我们通过serverless部署项目:

Serverless实战:如何快速实现图片压缩与水印添加?

部署完成之后,我们在存储桶picture-1256773370中,新建source/目录与compress-watermark/目录。

其中,前者用来上传文件,后者用来生成新的文件。随机搜索一张图片:

Serverless实战:如何快速实现图片压缩与水印添加?

可以看到这张图片 4.5M,还是蛮大的,将这个图片上传到source/目录下:

Serverless实战:如何快速实现图片压缩与水印添加?

稍等片刻,我们就可以在compress-watermark/目录下发现一个新的文件生成:

Serverless实战:如何快速实现图片压缩与水印添加?

将文件下载下来,查看详情:

Serverless实战:如何快速实现图片压缩与水印添加?

可以看到,图片尺寸明显变小,从 4.5M 压缩到了 340K。与此同时,图像右下角出现了预设的水印标志。

至此,我们完成了通过 COS 触发器实现图片压缩与水印的功能。

总结

通过本文展示的操作,我们成功实现了用户上传图像,并通过 Serverless 架构对其进行压缩与增加水印的功能。事实上, Serverless 架构可以解决很多传统生产中遇到的问题,并且可以更节约资源和成本,以本文为例,当我们的服务面临高并发的时候,传统情况下,很可能会由于图像压缩,水印的操作导致服务挂掉,但是通过这样一个策略,就算是出现了高并发,也仅仅是将图片传入对象存储,至于转换的逻辑、压缩的逻辑以及水印的逻辑等都由 Serverless 架构帮我们实现,既安全稳定,又节约成本和资源。

当然,除了压缩和水印,我们还可以利用 Serverless 架构来实现图像标准化、不同尺寸图像制作、视频压缩、不同分辨率的视频制作,甚至可以通过深度学习对图像进行打标签等。

作者介绍:

刘宇,腾讯 Serverless 团队后台研发工程师。毕业于浙江大学,硕士研究生学历,曾在滴滴出行、腾讯科技做产品经理,本科开始有自主创业经历,是 Anycodes 在线编程的负责人(该软件累计下载量超 100 万次)。目前投身于 Serverless 架构研发,著书《Serverless 架构:从原理、设计到项目实战》,参与开发和维护多个 Serverless 组件,是活跃的 Serverless Framework 的贡献者,也曾多次公开演讲和分享 Serverless 相关技术与经验,致力于 Serverless 的落地与项目上云。

阅读数:4703 发布于:2020 年 5 月 27 日 15:58

评论 (2 条评论)

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想要上传成功后就能在前台展示压缩过的图怎么办?等异步压缩完要很久
2020 年 05 月 30 日 20:42
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异步压缩确实可能会有一定的延时,但是这个延时理论不会太大,虽然他是一个队列处理,但是实际上确是来了一个请求,就会启动一个实例,也就是说你可以认为“异步压缩过程”可以同时处理几百张,几千张图片,所以这个速度理论不会慢太多的。如果单纯的就是想要压缩,可以直接前台压缩。
2020 年 06 月 01 日 14:39
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用户头像
Serverless,未来可期!
2020 年 05 月 29 日 18:39
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