摘要：设计圈有个扎心真相：同样做一套活动海报，有人1小时搞定批量改尺寸、加logo，有人磨3小时还出错——不是后者能力差，是没找对“效率工具”。
设计圈有个扎心真相：同样做一套活动海报，有人1小时搞定批量改尺寸、加logo，有人磨3小时还出错——不是后者能力差，是没找对“效率工具”。
2024年了，Python早不是程序员的专属，而是设计师的“反内卷神器”。今天不聊复杂代码，只讲3个设计必用场景+2个复制就能跑的案例，学会直接解决工作里80%的重复活，让你从“加班工具人”变成“高效创意师”。
很多设计师觉得“代码难，用不上”，但其实Python解决的全是你日常头疼的事：
• 告别机械操作：100张产品图统一改尺寸、给海报批量加字幕、给图片统一加水印，手动做2小时，Python30秒搞定，零误差；
• 突破软件限制：PS没法按色彩分类图片？AI提取不了10张图的主色调？Python几行代码就能实现；
• 提升职场竞争力：会用Python的设计师，能自己做“专属小工具”，既减少加班，又能在简历上加分，甚至能接更高价的批量设计外包。
简单说，Python不是让你当程序员，而是帮你“省出时间做创意”——毕竟设计的核心是想法，不是重复改图。
开始前先准备工具：电脑装Python（推荐Anaconda，自带设计常用库，安装教程附文末），找几张测试图（风景图、海报图都行）。案例里的代码我都标了“要改的参数”，不用懂编程，改完就能跑。
案例1：批量处理图片——100张图统一改尺寸+加logo，1分钟搞定
适用场景：做小红书配图、公众号封面、产品宣传图时，需要把不同尺寸的图改成统一规格，还要加品牌logo，手动改到崩溃？这个案例直接解决。
步骤1：安装图片处理库
打开Anaconda的“命令提示符”，复制下面的代码，按回车（等1-2分钟，出现“successfully”就装好了）：
pip install pillow # Python处理图片的核心库，相当于“代码版PS基础工具”
步骤2：准备素材
• 新建一个文件夹，命名“批量设计处理”；
• 里面放2类文件：①需要处理的图片（10张测试图，格式不限）；②品牌logo（PNG透明底最好，命名“logo.png”）。
步骤3：复制代码，改3个参数
打开Anaconda的“Spyder”（像记事本一样的工具），粘贴下面代码，改3个“需要改”的地方（按自己的文件夹路径改）：
from PIL import Image
import os
# 需要改的参数
input_folder = "D:/批量设计处理" # 你的图片文件夹路径（复制文件夹属性里的“路径”）
output_folder = "D:/批量设计处理/处理完成" # 处理后图片的保存路径（会自动创建）
target_size = (1080, 1920) # 目标尺寸（比如竖版海报：1080*1920，横版可改(1920,1080)）
#
# 自动创建“处理完成”文件夹（不用手动建）
if not os.path.exists(output_folder):
os.makedirs(output_folder)
# 批量处理每张图片
for filename in os.listdir(input_folder):
# 只处理图片文件，排除logo和其他文件
if filename.endswith(('.jpg', '.jpeg', '.png')) and filename != "logo.png":
# 1. 打开需要处理的图片
img_path = os.path.join(input_folder, filename)
img = Image.open(img_path)
# 2. 统一尺寸（保持图片比例，不拉伸，空白处补白色背景）
img.thumbnail(target_size) # 按目标尺寸缩放，不破坏比例
background = Image.new('RGB', target_size, (255, 255, 255)) # 白色背景（可改(0,0,0)为黑色）
# 把缩放后的图片放在背景中间
x = (target_size[0] - img.size[0]) // 2
y = (target_size[1] - img.size[1]) // 2
background.paste(img, (x, y))
# 3. 加logo（放在右下角，距离边缘20像素）
logo_path = os.path.join(input_folder, "logo.png")
logo = Image.open(logo_path)
logo_size = (target_size[0]//10, target_size[1]//10) # logo大小为图片的1/10（可改）
logo.thumbnail(logo_size)
# 计算logo位置（右下角）
logo_x = target_size[0] - logo.size[0] - 20
logo_y = target_size[1] - logo.size[1] - 20
background.paste(logo, (logo_x, logo_y), logo) # 保留logo透明底
# 4. 保存处理好的图片
output_path = os.path.join(output_folder, filename)
background.save(output_path)
print(f"搞定：{filename}")
print("所有图片处理完啦！")
步骤4：运行代码，看结果
点击Spyder右上角的“绿色三角”，等几秒后打开“处理完成”文件夹——所有图片都变成统一尺寸，右下角还加好了logo！10张图30秒，100张图也只要1分钟，再也不用手动改了。
案例2：提取图片主色调——帮你定配色，比肉眼准10倍
适用场景：做品牌设计、海报配色时，想参考某张图的配色（比如客户给的参考图、好看的风景图），但肉眼看不出具体色值？用这个案例，直接提取前5个主色调，还能生成色卡。
步骤1：安装额外库
还是在“命令提示符”里输（pillow已装过的话，只装这个）：
pip install matplotlib numpy scikit-learn # 生成色卡和计算颜色的库
步骤2：准备参考图
把要提取配色的图（比如一张落日图、竞品海报）放进“批量设计处理”文件夹，命名“reference.jpg”。
步骤3：复制代码，改1个参数
在Spyder里粘贴下面代码，只改“图片路径”：
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from sklearn.cluster import kmeans
# 需要改的参数
img_path = "D:/批量设计处理/reference.jpg" # 你的参考图路径
#
# 1. 读取图片并简化（加快计算速度）
img = Image.open(img_path).convert('RGB') # 转成RGB格式
img_small = img.resize((100, 100)) # 缩小图片，不影响配色结果
img_array = np.array(img_small) # 把图片转成数组，方便计算
pixels = img_array.reshape(-1, 3) # 把数组拉平，变成“所有像素点”的列表
# 2. 提取主色调（用聚类算法，选前5种颜色）
kmeans = KMeans(n_clusters=5, random_state=42) # n_clusters=5就是提取5种颜色
kmeans.fit(pixels)
dominant_colors = kmeans.cluster_centers_.astype(int) # 主色调的RGB值
color_counts = np.bincount(kmeans.labels_) # 每种颜色的像素数量
color_percent = color_counts / color_counts.sum * 100 # 每种颜色的占比
# 3. 生成色卡和结果
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(12, 4)) # 分两个窗口显示
# 左边显示原始参考图
ax1.imshow(img.resize((300, 200))) # 缩小显示，不占空间
ax1.axis('off') # 隐藏坐标轴
ax1.set_title('参考图')
# 右边显示主色调色卡
colors = [tuple(c) for c in dominant_colors] # 把RGB值转成tuple
ax2.bar(range(5), [1]*5, color=[c/255 for c in colors]) # 画5个颜色条
ax2.set_xticks(range(5))
# 标注色卡的RGB值和占比（方便复制到PS/AI）
ax2.set_xticklabels([f'RGB{color}\n{per:.1f}%' for color, per in zip(dominant_colors, color_percent)])
ax2.axis('off')
ax2.set_title('主色调结果')
# 保存色卡图片
plt.tight_layout
plt.savefig("D:/批量设计处理/主色调色卡.png", dpi=300) # 高清保存
plt.show
# 打印结果（直接复制到设计软件用）
print("主色调RGB值+占比：")
for i, (color, per) in enumerate(zip(dominant_colors, color_percent)):
print(f"颜色{i+1}：RGB{color}，占比{per:.1f}%")
步骤4：获取配色，直接用
点击“绿色三角”，会弹出一个窗口：左边是参考图，右边是5个主色调的色卡，每个色卡下面都有RGB值（比如RGB[255,153,0]）。把这个RGB值复制到PS、AI的“颜色面板”，就能精准用色——再也不用靠肉眼“猜色”，还能把生成的“主色调色卡.png”发给客户确认，专业度拉满！
1. 不用学全Python，只学“设计相关模块”：不用啃编程书，重点学pillow（处理图片）、matplotlib（生成色卡）、opencv-python（进阶抠图）这3个库，其他用不上的不用管；
2. 代码报错先查“路径”：90%的新手报错是“路径写错了”——比如把“D:/批量设计处理”写成“D:\批量设计处理”（注意是“/”不是“\”），或者文件夹里没有对应的图；
3. 用“现成代码”改，比自己写快10倍：刚开始不用自己写代码，像上面的案例一样，找现成代码改参数就行。GitHub搜“Python design tools”，能找到很多设计师分享的工具代码。
如果想系统学，但怕没时间，分享一个1个月的计划：
第1周：装Anaconda，跑通案例1和案例2，解决“批量改图”“提取配色”需求；
第2周：学“批量加水印”“批量转图片格式（PNG转JPG）”，把日常重复活全用代码替代；
第3周：学“OCR提取图片文字”（比如客户给的图片版文案，不用手动打字）；
第4周：把常用代码整理成“一键运行工具”（比如把批量改图代码做成exe文件，双击就用）。
设计的核心是创意，Python是帮你“扫清障碍”的工具。2025 年，不会Python的设计师未必会被淘汰，但会Python的设计师，一定能少加班、多做有价值的创意。
现在就动手试试吧！有任何代码问题，评论区留言，我会一一回复——学会这两个案例，明天就能少加2小时班，何乐而不为？
来源：绿叶菜