有没有我忽略的明显的方法?我只是想做个缩略图。


当前回答

from PIL import Image

img = Image.open('/your image path/image.jpg') # image extension *.png,*.jpg
new_width  = 200
new_height = 300
img = img.resize((new_width, new_height), Image.ANTIALIAS)
img.save('output image name.png') # format may what you want *.png, *jpg, *.gif

其他回答

# Importing Image class from PIL module
from PIL import Image

# Opens a image in RGB mode
im = Image.open(r"C:\Users\System-Pc\Desktop\ybear.jpg")

# Size of the image in pixels (size of original image)
# (This is not mandatory)
width, height = im.size

# Setting the points for cropped image
left = 4
top = height / 5
right = 154
bottom = 3 * height / 5

# Cropped image of above dimension
# (It will not change original image)
im1 = im.crop((left, top, right, bottom))
newsize = (300, 300)
im1 = im1.resize(newsize)
# Shows the image in image viewer
im1.show()

只是用更现代的包装器更新了这个问题 这个图书馆包枕头(PIL的一个叉子) https://pypi.org/project/python-resize-image/

允许你这样做:-

from PIL import Image
from resizeimage import resizeimage

fd_img = open('test-image.jpeg', 'r')
img = Image.open(fd_img)
img = resizeimage.resize_width(img, 200)
img.save('test-image-width.jpeg', img.format)
fd_img.close()

在上面的链接中有更多的例子。

如果你不想/不需要用Pillow打开图像,使用这个:

from PIL import Image

new_img_arr = numpy.array(Image.fromarray(img_arr).resize((new_width, new_height), Image.ANTIALIAS))
import cv2
from skimage import data 
import matplotlib.pyplot as plt
from skimage.util import img_as_ubyte
from skimage import io
filename='abc.png'
image=plt.imread(filename)
im=cv2.imread('abc.png')
print(im.shape)
im.resize(300,300)
print(im.shape)
plt.imshow(image)

你可以合并PIL的Image。带有sys的缩略图。如果您的调整大小限制仅在一个维度(宽度或高度)上,请使用Maxsize。

例如,如果你想调整图像的大小,使其高度不超过100px,同时保持纵横比,你可以这样做:

import sys
from PIL import Image

image.thumbnail([sys.maxsize, 100], Image.ANTIALIAS)

记住这个形象。thumbnail将调整图像的大小,这与image不同。Resize,而不是返回调整后的图像,而不改变原始图像。

编辑:形象。ANTIALIAS会发出弃用警告,并将在PIL 10(2023年7月)中删除。相反,你应该使用重采样。兰索斯:

import sys
from PIL import Image
from PIL.Image import Resampling

image.thumbnail([sys.maxsize, 100], Resampling.LANCZOS)