holo-social-image

name: holo-social-image version: "1.0.0" description: > HOLO社媒图片预处理技能 - 使用 GIMP CLI + PIL 自动处理产品图片 （裁剪、抠图去背景、调色、品牌水印、格式转换、尺寸调整）。 所有产品图片必须来自 NAS 共享盘真实资料或业务员上传。 triggers: - 处理产品图片 - 图片预处理 - 抠图去背景 - 社媒图片处理 - holo-social-image - 触发词: 抠图/裁剪/去背景/处理图片/加水印/缩放/调整图片/修图/GIMP - 是 holo-social-gen 的上游预处理层：脏图→干净标准化素材

HOLO 社媒图片预处理 (holo-social-image)

Skill Graph： 领域 → [[_index-outreach|多渠道触达领域]]

更新记录 v2.0 (2026-04-13): 移除所有嵌入式 GIMP Script-Fu（因 GIMP 2.10 Windows console 版 PDB 参数签名不一致导致无法工作）。改用 gimp_backend 模块（PIL 实现）+ PIL 原生操作。背景去除已验证可用。

定位

我是厨房 — 洗菜、切菜、改刀，不管摆盘出品。

NAS 原始图 / 业务员上传的图（脏的）
    │
    ▼  我来处理
┌─────────────────────────┐
│  holo-social-image      │
│  预处理管道             │
│                         │
│  检测 → 处理 → 标准化   │
│                         │
│  主力工具: GIMP CLI     │
│  轻量操作: PIL/Pillow   │
│                         │
│  输出: 干净的产品素材    │
└──────────┬──────────────┘
           │
           ▼
  holo-social-gen（拿好素材做设计）
  holo-social-infographic（拿好素材做信息图）

两种使用模式

模式 A：交互式单张处理（业务员对话）

这是最常用的场景。 业务员在微信/WorkBuddy 里说一句话，AI 直接处理。

触发词

交互式处理流程

业务员: [发送图片] + "帮我把这个裁剪一下，去掉旁边的杂物"
     │
     ▼
AI 接收图片 → 保存到临时目录
     │
     ▼ Step 1: 多模态分析
AI 用"眼睛"看图:
  - 图片内容是什么？（机器/零件/场景？）
  - 背景是什么颜色？（白底/灰底/杂乱？）
  - 有哪些问题需要处理？（尺寸太大/偏暗/倾斜？）
  - 主体在哪里？（裁剪区域判断）
     │
     ▼ Step 2: 确认方案
AI: "看到了，这是一张水冷机的照片，左边有多余的杂物，
     背面是灰色的地面。我建议：
     1. 裁剪到机器主体（去除左侧杂物）
     2. 去掉灰色背景 → 替换为纯白底
     3. 输出 1200×900 白底 JPG

     要这样处理吗？还是你有其他要求？"
     │
     ▼ Step 3: 业务员确认/修改
     │
     ▼ Step 4: 执行处理（GIMP 或 PIL）
     │
     ▼ Step 5: 展示结果
AI: [展示处理后的图片] "处理完了，你看下效果。
     原图 2400×1600 → 输出 1200×900 (185KB)
     如果还需要微调随时说。"

关键原则

1. 先看图再动手 — 收到图片后必须先用多模态分析，不要瞎猜
2. 先问再做 — 处理前必须让业务员确认方案（除非是简单明确的指令如"加水印"）
3. GIMP 优先 — 涉及裁剪、抠图、调色、旋转等像素级操作，用 GIMP CLI
4. PIL 做轻活 — 加水印、resize、格式转换这些简单操作用 PIL 就够了

模式 B：批量管道（被 gen 自动调用）

gen 在生成社媒图前的自动检查流程：

Step 0: 图片预处理检查清单
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
□ 图片来源是哪里？     → 必须是 NAS 或用户上传的真实图
□ 是白底吗？           → 不是 → GIMP 去背景
□ 尺寸合适吗？         → 太大 → PIL resize
□ 有 HOLO 水印吗？     → 没有 → PIL 加水印
□ 格式/base64友好吗？  → 不是 PNG/JPG → 转换

工具分层

核心原则：PIL 做一切，GIMP 只做备选（裁剪/旋转目前走 PIL）

⚠️ GIMP Script-Fu 在 Windows console 模式下有 PDB 参数签名不一致问题，背景去除 以外的操作用 PIL 替代。 背景去除已通过 gimp_backend 模块使用 PIL 实现并验证可用。

调用示例

import sys, os
# 添加 cli-anything-gimp 路径
sys.path.insert(0, r"C:\Users\Administrator\gimp\agent-harness")

from cli_anything.gimp.utils import gimp_backend   # 背景去除
from cli_anything.gimp.core import media            # 白底检测
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFilter, ImageEnhance
import numpy as np

# ── 背景去除 ────────────────────────────────────────────
# 1. 先检测是否需要去背景
det = media.detect_white_background(input_path)
print(det["verdict"], det["corner_score"])
# → "clean_white" / "not_white" / "mixed"

if det["verdict"] != "clean_white":
    # 2. 去背景 → 白底 PNG
    result = gimp_backend.remove_background_and_export(
        input_path=input_path,
        output_path=output_path,
        method="color",        # 默认颜色选择法
        output_bg="white",     # "white" | "transparent"
        threshold=50,          # 1-100，越高越激进
        timeout=120,
    )
    print(result["file_size"], result["method"])

# ── 裁剪 ────────────────────────────────────────────────
img = Image.open(input_path)
# x, y 是左上角坐标，w, h 是宽高
cropped = img.crop((x, y, x + w, y + h))
cropped.save(output_path)

# ── 调色（亮度/对比度/饱和度）── PIL ──────────────────────
img = Image.open(input_path)
 enhancer = ImageEnhance.Brightness(img)
 img_bright = enhancer.enhance(1.3)   # 1.0=原图，>1=变亮

 enhancer = ImageEnhance.Contrast(img)
 img_contrast = enhancer.enhance(1.2)  # 1.0=原图，>1=高对比

 enhancer = ImageEnhance.Color(img)
 img_saturated = enhancer.enhance(1.3) # 1.0=原图，0=灰度

# ── 旋转 ────────────────────────────────────────────────
img = Image.open(input_path)
rotated = img.rotate(angle, expand=True, fillcolor=(255, 255, 255))

# ── 加 HOLO 水印 ─────────────────────────────────────────
def add_holo_watermark(img: Image.Image) -> Image.Image:
    draw = ImageDraw.Draw(img)
    brand_color = (211, 47, 47)  # #D32F2F
    text = "HOLO"
    try:
        font = ImageFont.truetype("arial.ttf", 24)
    except Exception:
        font = ImageFont.load_default()
    bbox = draw.textbbox((0, 0), text, font=font)
    tw, th = bbox[2] - bbox[0], bbox[3] - bbox[1]
    padding = 8
    x = img.width - tw - padding * 2 - 15
    y = 15
    overlay = Image.new('RGBA', img.size, (0, 0, 0, 0))
    overlay_draw = ImageDraw.Draw(overlay)
    overlay_draw.rounded_rectangle(
        [x - padding, y - padding, x + tw + padding, y + th + padding],
        radius=4, fill=(211, 47, 47, 200)
    )
    overlay_draw.text((x, y), text, fill=(255, 255, 255, 255), font=font)
    img = img.convert('RGBA')
    return Image.alpha_composite(img, overlay).convert('RGB')

# ── 等比缩放 ────────────────────────────────────────────
img = Image.open(input_path)
w, h = img.size
if max(w, h) > 1200:
    ratio = 1200 / max(w, h)
    img = img.resize((int(w * ratio), int(h * ratio)), Image.LANCZOS)
img.save(output_path, quality=85)

# ── 格式转换 ────────────────────────────────────────────
img = Image.open(input_path)
img.save(output_path)  # PIL 根据扩展名自动选格式

工具依赖

GIMP 安装检查（仅供参考，当前不需要 GIMP 运行）：

& "C:\Program Files\GIMP 2\bin\gimp-console-2.10.exe" --version
# 应输出: GNU 图像处理程序 版本 2.10.x

⚠️ gimp-console-2.10.exe 在 Windows 上存在 PDB 参数签名与文档不符的问题。 remove_background_and_export() 已改用 PIL 实现规避此问题，无需 GIMP 实际运行。

适用场景：

• ✅ 加 HOLO 水印（固定位置文字叠加）
• ✅ Resize 缩放（简单的等比缩放）
• ✅ 格式转换（PNG↔JPG↔WEBP）
• ✅ 文件大小压缩
• ✅ Base64 编码输出

from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont
import base64

def add_holo_watermark(img: Image.Image) -> Image.Image:
    """在右上角添加 HOLO 品牌水印"""
    draw = ImageDraw.Draw(img)
    brand_color = (211, 47, 47)  # #D32F2F
    text = "HOLO"

    try:
        font = ImageFont.truetype("arial.ttf", 24)
    except:
        font = ImageFont.load_default()

    bbox = draw.textbbox((0, 0), text, font=font)
    tw, th = bbox[2] - bbox[0], bbox[3] - bbox[1]

    padding = 8
    x = img.width - tw - padding * 2 - 15
    y = 15

    overlay = Image.new('RGBA', img.size, (0, 0, 0, 0))
    overlay_draw = ImageDraw.Draw(overlay)
    overlay_draw.rounded_rectangle(
        [x - padding, y - padding, x + tw + padding, y + th + padding],
        radius=4,
        fill=(211, 47, 47, 200)
    )
    overlay_draw.text((x, y), text, fill=(255, 255, 255, 255), font=font)

    img = img.convert('RGBA')
    return Image.alpha_composite(img, overlay).convert('RGB')


def resize_for_platform(img: Image.Image, target_max: int = 1200) -> Image.Image:
    """等比缩放，保持宽高比"""
    w, h = img.size
    if max(w, h) <= target_max:
        return img
    ratio = target_max / max(w, h)
    return img.resize((int(w * ratio), int(h * ratio)), Image.LANCZOS)


def to_base64(img: Image.Image, format: str = 'JPEG', quality: int = 85) -> str:
    """将图片转为 base64 字符串（用于 HTML 内嵌）"""
    import io
    buffer = io.BytesIO()
    img.save(buffer, format=format, quality=quality)
    return base64.b64encode(buffer.getvalue()).decode('ascii')

快速检测

media.detect_white_background(path) 返回结构化判断：

verdict: "clean_white" | "not_white" | "mixed" | "edge_noise"
corner_score: 0.0-1.0  (四角白度置信分)
recommendation: "skip_remove" | "force_remove" | "inspect"

检测逻辑： 四角 5% 区域均值 > 230 且方差 < 10 = 白底。

工具依赖

数据源约束

⚠️ 产品图片优先使用 NAS 共享盘真实资料。也支持业务员通过对话直接上传。

NAS 共享盘 (192.168.0.98):
Y:\基础资料\                    ← 业务员上传的原始图
Y:\1.HOLO机器目录（最终资料存放）\
├── 1.风冷皮带接头机\           ← 产品图来源
├── 2.水冷式接头机\
├── 3.易洁带碰接机\
├── 4.输送带分层机\
├── 5.打齿机\
├── 7.裁切 切割、环切、分条机\
└── 8.焊接 导条机\

禁止行为：

• 🚫 使用网络搜索的图片代替真实产品图
• 🚫 使用 AI 生成的假产品图
• 🚫 捏造不存在的产品型号图片
• 🚫 跳过预处理直接把脏图塞给 gen

与其他技能的关系

品牌规范（不可违反）

• 品牌名: HOLO INDUSTRIAL（中文：红龙工业）
• 主色: #D32F2F（HOLO Red）— 唯一正确值
• 联系: sale@18816.cn | WhatsApp: +86 18057753889
• 公司全称: Wenzhou Honglong Industrial Equipment Manufacturing Co., Ltd.
• 角标永远写 "HOLO"，绝对禁止用 NOVO/NEW/NUEVO 等代替