在前一篇文章中，我们介绍了如何利用AI图像提升工具：提高图片的分辨率。本文将继续探讨这一话题，深入了解如何使用 Selenium 和 AutoIt 这两个工具来实现自动化处理图片的任务。
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自动化任务概述
首先，让我们回顾一下我们的自动化任务。我们的目标是从指定文件夹中获取照片，然后通过网络应用程序对这些照片进行修复，并将修复后的照片保存到指定的文件夹中。为了实现这一目标，我们使用了 Selenium 进行网页自动化操作，并结合 AutoIt 进行文件选择的自动化。
代码实现详解
让我们逐步分析代码的实现过程：
#!/usr/bin/env python3
# coding:utf-8
import bag
from selenium.webdriver.common.by import By
from tqdm import tqdm
import time
import os# 设置保存路径和原始图片路径
save_path = r'D:\photo'
path = r'./Original_image'# 获取原始图片列表
ls = [i for i in os.listdir(path)]
flag = [] # 创建临时空间
ls_1 = []
for name in ls:sign = name.split('-')if sign[0] in flag:passelse:flag.append(sign[0])ls_1.append(name)# 初始化 Selenium WebDriver
web = bag.Bag.web_debug()# 遍历原始图片列表
for i in tqdm(ls):judge = os.listdir(save_path)if i in judge:continueweb.implicitly_wait(10)web.find_element(By.XPATH, r'//*[@id="pickfiles"]').click()time.sleep(2)# 使用 AutoIt 选择文件并上传os.system('start select_file.au3 "{}"'.format(i))time.sleep(5)# 点击处理任务按钮while True:try:web.find_element(By.XPATH, '//*[@id="processTask"]').click()breakexcept:pass# 等待任务处理完成while True:try:web.find_element(By.XPATH, r'//*[@id="pickfiles"]').click()breakexcept:passtime.sleep(1)# 下载修复后的照片web.find_element(By.XPATH, r'//*[@id="download"]/div[1]/a').click()web.delete_all_cookies()time.sleep(2)
在这段代码中，我们首先设置了保存路径和原始图片路径。然后，我们利用 Selenium 初始化了一个 WebDriver 对象，并遍历了原始图片列表。在遍历的过程中，我们对每张图片执行了以下操作：
- 点击网页上的上传按钮，并使用 AutoIt 工具选择要上传的文件；
- 点击处理任务按钮，等待任务完成；
- 下载修复后的照片，并保存到指定的文件夹中。
通过这些操作，我们实现了自动化处理图片的任务，并将修复后的照片保存到指定的文件夹中。
总结
通过本文的介绍，我们深入了解了如何利用 Selenium 和 AutoIt 这两个工具来实现自动化处理图片的任务。希望本文能够对读者理解自动化任务的实现过程有所帮助，并激发更多的探索和创新。
