LED-mapper/background_image_loader.py
Danil Iarosh 25ca2101a4 feat: improve LED Mapper settings and image support
- Добавлена сохраняемая настройка размера текста индексов LED с мгновенным предпросмотром и сбросом.
- Исправлено размещение быстрых кнопок в строке меню без перекрытия пунктов на узком окне.
- Усилена проверка OTA-загрузок: права записи, конечный URL, авторизация, Content-Length и отдельная группа updater-процесса.
- Добавлен единый загрузчик подложек с определением формата по содержимому, EXIF-ориентацией и преобразованием CMYK.
- Расширен список форматов подложки и добавлена безопасная обработка крупных изображений.
- Ошибки декодирования теперь показываются пользователю без замены текущей подложки.
- Обновлены smoke-тесты, документация, PyInstaller-конфигурация и версия приложения до 3.4.0.
2026-10-02 09:42:24 +03:00

148 lines
6.1 KiB
Python
Raw Blame History

This file contains ambiguous Unicode characters

This file contains Unicode characters that might be confused with other characters. If you think that this is intentional, you can safely ignore this warning. Use the Escape button to reveal them.

from __future__ import annotations
from dataclasses import dataclass
import math
from pathlib import Path
from PySide6.QtCore import QByteArray, QBuffer, QIODevice, QSize, Qt
from PySide6.QtGui import QImage, QImageIOHandler, QImageReader
try:
from .models import BackgroundImage
except ImportError:
from models import BackgroundImage
MAX_BACKGROUND_IMAGE_SIDE = 8192
MAX_BACKGROUND_IMAGE_PIXELS = 32_000_000
MAX_UNSCALED_SOURCE_PIXELS = 100_000_000
@dataclass(frozen=True)
class BackgroundImageLoadResult:
image: QImage
error: str = ""
@property
def loaded(self) -> bool:
return not self.image.isNull()
def supported_image_filter() -> str:
formats = sorted(
{
bytes(image_format).decode("ascii", errors="ignore").lower()
for image_format in QImageReader.supportedImageFormats()
if image_format
}
)
wildcards: list[str] = []
for image_format in formats:
if not image_format or image_format == "pdf":
continue
wildcards.extend((f"*.{image_format}", f"*.{image_format.upper()}"))
patterns = " ".join(dict.fromkeys(wildcards))
return f"Изображения ({patterns});;Все файлы (*.*)"
def resolve_background_path(background: BackgroundImage, document_path: Path | None = None) -> Path:
path = Path(background.path)
if not path.is_absolute() and document_path is not None:
path = document_path.parent / path
return path
def background_cache_key(background: BackgroundImage, document_path: Path | None = None) -> tuple[object, ...]:
if background.has_embedded_image():
image_bytes = background.embedded_image_bytes()
return ("embedded", background.embedded_image_sha256 or hash(image_bytes), len(image_bytes))
path = resolve_background_path(background, document_path)
try:
stat = path.stat()
except OSError:
return ("file", str(path), None, None)
return ("file", str(path), stat.st_mtime_ns, stat.st_size)
def _bounded_image_size(size: QSize, max_side: int) -> QSize:
if not size.isValid() or max_side <= 0:
return size
side_factor = min(1.0, max_side / max(size.width(), size.height()))
pixel_factor = min(1.0, math.sqrt(MAX_BACKGROUND_IMAGE_PIXELS / (size.width() * size.height())))
factor = min(side_factor, pixel_factor)
if factor >= 1.0:
return size
return QSize(max(1, math.floor(size.width() * factor)), max(1, math.floor(size.height() * factor)))
def load_background_image(
background: BackgroundImage,
document_path: Path | None = None,
*,
max_side: int = MAX_BACKGROUND_IMAGE_SIDE,
) -> BackgroundImageLoadResult:
buffer: QBuffer | None = None
if background.has_embedded_image():
image_bytes = background.embedded_image_bytes()
if not image_bytes:
return BackgroundImageLoadResult(QImage(), "Встроенные данные изображения повреждены или пусты.")
buffer = QBuffer()
buffer.setData(QByteArray(image_bytes))
if not buffer.open(QIODevice.OpenModeFlag.ReadOnly):
return BackgroundImageLoadResult(QImage(), "Не удалось открыть встроенные данные изображения.")
reader = QImageReader(buffer)
source_name = background.embedded_image_name or "встроенное изображение"
else:
path = resolve_background_path(background, document_path)
if not path.is_file():
return BackgroundImageLoadResult(QImage(), f"Файл не найден: {path}")
reader = QImageReader(str(path))
source_name = path.name
previous_allocation_limit: int | None = None
try:
reader.setAutoTransform(True)
reader.setDecideFormatFromContent(True)
size = reader.size()
bounded_size = _bounded_image_size(size, max_side)
if bounded_size != size:
if not reader.supportsOption(QImageIOHandler.ImageOption.ScaledSize):
source_pixels = size.width() * size.height()
if source_pixels > MAX_UNSCALED_SOURCE_PIXELS:
return BackgroundImageLoadResult(
QImage(),
f"Изображение «{source_name}» слишком большое для безопасного декодирования "
f"({size.width()}×{size.height()} пикселей).",
)
current_allocation_limit = QImageReader.allocationLimit()
required_megabytes = math.ceil(source_pixels * 8 / (1024 * 1024)) + 16
if current_allocation_limit > 0 and required_megabytes > current_allocation_limit:
previous_allocation_limit = current_allocation_limit
QImageReader.setAllocationLimit(required_megabytes)
reader.setScaledSize(bounded_size)
image = reader.read()
if image.isNull():
details = reader.errorString().strip()
message = f"Не удалось декодировать «{source_name}»"
if details:
message += f": {details}"
return BackgroundImageLoadResult(QImage(), message + ".")
bounded_size = _bounded_image_size(image.size(), max_side)
if bounded_size != image.size():
image = image.scaled(
bounded_size,
Qt.AspectRatioMode.KeepAspectRatio,
Qt.TransformationMode.SmoothTransformation,
)
if image.format() not in (QImage.Format.Format_ARGB32, QImage.Format.Format_ARGB32_Premultiplied):
image = image.convertToFormat(QImage.Format.Format_ARGB32_Premultiplied)
if image.isNull():
return BackgroundImageLoadResult(QImage(), f"Не удалось преобразовать «{source_name}» для отображения.")
return BackgroundImageLoadResult(image)
finally:
if previous_allocation_limit is not None:
QImageReader.setAllocationLimit(previous_allocation_limit)
if buffer is not None:
buffer.close()