使用 Python 批量替换图片局部区域

原文地址：https://itxiaozhang.com/batch-replace-fixed-region-images-python/
本文配合视频食用效果最佳，视频版本在文章末尾。

一、需求分析

在实际工作中，我们常常会遇到这样的需求：
有一批尺寸一致的长图（如公众号长截图、拼接图等），需要在同一固定区域内替换为统一的内容，比如覆盖新的标题栏、状态栏、Logo 等。

目标要求如下：

• 只处理尺寸为 960×8049 的 PNG 图像；
• 替换区域为垂直方向上 第 115 至第 229 像素（高 114 像素）；
• 使用一张大小为 960×114 的小图进行替换；
• 支持批量自动处理，提升效率；
• 提供错误处理和处理结果统计。

二、解决思路

我们使用 Python 语言和 Pillow 图像处理库来实现这一功能。整体流程如下：

1. 遍历图像文件夹
   仅处理 .png 文件，并验证尺寸是否为 960×8049，其他自动跳过。

2. 图像处理逻辑

   • 使用 Pillow 打开图片并转换为 RGBA 模式；
   • 将 960×114 的替换图粘贴到 (0, 115) 位置，覆盖目标区域；
   • 保存处理后的新图到输出文件夹。

3. 并发加速处理
   借助 Python 内置的 ThreadPoolExecutor 并发模块，支持多线程批量处理。

4. 日志记录与统计
   实时输出每张图的处理结果，最终打印成功、跳过和失败数量。

三、关键代码片段

def process_image(path, top_img, output_dir):
    with Image.open(path).convert('RGBA') as img:
        if img.size != (960, 8049):
            return 'skipped'
        # 在 y=115 处替换 960×114 区域
        img.paste(top_img, (0, 115))
        img.save(os.path.join(output_dir, os.path.basename(path)))
        return 'done'

完整脚本中还包含：日志配置、多线程处理逻辑、输出统计等内容。运行脚本即可批量处理所有符合条件的图片。

四、使用方法

1. 安装依赖：

pip install pillow

2. 准备目录结构：

img/         # 存放原始大图（960×8049）
top.png      # 替换用的小图（960×114）
out/         # 输出目录（自动创建）

3. 运行脚本：

python script.py

脚本会自动扫描 img/ 目录中的图像文件，处理后保存到 out/ 目录中。

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