📸 Фото-алхимия: как мы избавили фотостудию от рутины

Что мы сделали

Наша миссия — создать скрипт, который умеет:

• конвертировать RAW-файлы в оптимизированные JPEG;
• кадрировать фотографии по заданным пропорциям;
• добавлять элегантные водяные знаки с датой и индексацией;
• делать это в автоматическом режиме без участия фотографа.

Рабочий прототип собрали за 2 дня. Скрипт на TypeScript + Node.js.

Стек

• TypeScript — для типобезопасности и удобства разработки
• Node.js — основа приложения
• fs-extra — расширенный API для работы с файловой системой
• canvas — для манипуляции изображениями
• exif — извлечение метаданных из фотографий
• sips — macOS-утилита для быстрых операций с изображениями

1. Организация процесса обработки

Создаем функцию, реализующую последовательность шагов обработки:

// Основной процесс обработки фотографий
export const preparePhotos = async (fromDirPath: string, toDirPath: string) => {
  // Создаём директорию для обработанных файлов
  await ensureDir(toDirPath);

  // Шаг 1: Конвертация в JPEG
  await toJpg(fromDirPath, toDirPath);
  console.log("Конвертация в JPEG завершена");

  // Шаг 2: Кадрирование изображений
  const croppedPath = path.join(toDirPath, "cropped");
  await ensureDir(croppedPath);
  await crop(toDirPath, croppedPath);
  console.log("Кадрирование выполнено");

  // Шаг 3: Добавление водяных знаков
  const watermarkedPath = path.join(croppedPath, "watermarked");
  await ensureDir(watermarkedPath);
  await addWatermark(croppedPath, watermarkedPath);
  console.log("Водяные знаки добавлены");
};

2. Оптимизация форматов и унификация

Используем системную утилиту для быстрой конвертации всех форматов в JPEG:

// Обработка файлов в исходной директории
fs.readdir(fromDirPath, (err, files) => {
  // Подготовка директории для выходных файлов
  fs.mkdirSync(toDirPath, { recursive: true });

  // Параллельная обработка всех файлов
  const convertPromises = files.map((file) => {
    // Формирование путей к исходнику и результату
    const filePath = path.join(fromDirPath, file);
    const outputFilePath = path.join(
      toDirPath,
      path.parse(file).name + `.${JPEG_EXTENSION}`
    );

    // Асинхронный запуск конвертации
    return new Promise((resolve, reject) => {
      exec(`sips -s format ${JPEG_EXTENSION} "${filePath}" --out "${outputFilePath}"`, 
        (error) => {
          if (error) reject(error);
          else resolve("Файл конвертирован");
        });
    });
  });

3. Интеллектуальное кадрирование под заданные пропорции

Обрабатываем каждое изображение с учетом его ориентации и требуемых пропорций:

// Настройка целевого соотношения сторон
const aspectRatio = { x: 10, y: 15 };

// Получение списка файлов для обработки
const files = fs.readdirSync(fromDirPath);

// Обработка файлов по одному
files.forEach((file, index) => {
  // Получение размеров исходного изображения
  const imgWidth = parseInt(
    execSync(`sips -g pixelWidth "${filePath}"`)
      .toString()
      .split(":")[1]
      .trim()
  );

  // Аналогичное получение высоты
  const imgHeight = /* код для получения высоты */;

  // Адаптация соотношения под ориентацию снимка
  let aspectRatioX = aspectRatio.x;
  let aspectRatioY = aspectRatio.y;

  if (imgWidth > imgHeight) {
    // Инверсия соотношения для горизонтальных фото
    [aspectRatioX, aspectRatioY] = [aspectRatioY, aspectRatioX];
  }

  // Копирование файла для последующей обработки
  fs.copyFileSync(filePath, destFilePath);

  // Применение кадрирования с новыми размерами
  execSync(`sips --cropToHeightWidth ${newHeight} ${newWidth} "${destFilePath}"`);

  console.log(`Файл обработан: ${file}. Прогресс: ${index + 1}/${files.length}`);
});

4. Персонализация водяных знаков с метаданными

Добавляем информативные и стильные водяные знаки с извлечением даты из EXIF:

// Обработка каждого изображения
fs.readdir(fromDirPath, async (err, files: string[]) => {
  for (const file of files) {
    // Извлечение EXIF-метаданных
    new ExifImage({ image: filePath }, async (error, exifData: ExifData) => {
      // Подготовка изображения к редактированию
      const image = await loadImage(filePath);
      const canvas = createCanvas(image.width, image.height);
      const ctx = canvas.getContext("2d");

      // Размещение изображения на холсте
      ctx.drawImage(image, 0, 0, canvas.width, canvas.height);

      // Извлечение даты создания из метаданных
      let dateCreated;
      if (exifData?.exif?.CreateDate) {
        dateCreated = exifData.exif.CreateDate
          .replace(":", "-")
          .replace(":", "-");
      }
      
      // Подготовка информации для водяного знака
      const photoCaption = path.parse(file).name;

      // Проверка наличия управляющих меток в имени файла
      const skipWatermark = photoCaption.includes("nowm");
      const partialName = photoCaption.includes("name") 
        ? photoCaption.split("name")[0] 
        : photoCaption;

      // Добавление водяного знака при необходимости
      if (partialName && !skipWatermark) {
        writeText(
          ctx,
          `${partialName}${
            dateCreated ? ` • ${dateCreated}` : ""
          }`,
          35, // отступ по горизонтали
          75  // позиция по вертикали
        );
      }

      // Сохранение результата в файл
      const out = fs.createWriteStream(destFilePath);
      const stream = canvas.createJPEGStream({
        quality: 0.95,
        progressive: true
      });

      stream.pipe(out);

      out.on("finish", () => {
        console.log(`Обработан файл: ${file}`);
      });
    });
  }
});

// Функция для отрисовки текстового водяного знака
function writeText(ctx, text, x, y) {
  // Определение размеров текста
  const textWidth = ctx.measureText(text).width;

  // Создание фона для текста
  ctx.fillStyle = "rgba(0, 0, 0, 0.5)";
  ctx.fillRect(0, y - 75, textWidth + 70, 100);

  // Настройка стиля и отрисовка текста
  ctx.font = "24px Helvetica";
  ctx.fillStyle = "white";
  ctx.strokeStyle = "black";
  ctx.lineWidth = 1;

  ctx.strokeText(text, x, y);
  ctx.fillText(text, x, y);
}

✅ Что в итоге получил клиент

• Сокращение времени обработки с 8 часов до 15 минут на фотосессию
• Унифицированный стиль всех фотографий в проекте
• Автоматическая брендированная маркировка изображений
• Оптимизированные форматы, готовые для печати или публикации
• Экономия около 40 тысяч рублей ежемесячно на постобработке

Что можно улучшить

• Внедрить автоматическую цветокоррекцию и тональную обработку
• Добавить распознавание объектов для умного кадрирования
• Разработать графический интерфейс на Electron для фотографов
• Создавать наборы изображений разных размеров для разных платформ
• Интеграция с сервисами печати и публикации альбомов

У вас есть творческие процессы, требующие автоматизации?

Напишите нам — превратим рутинные задачи в один клик, освобождая время для действительно важной работы.