from PIL import Image
from resizeimage import resizeimage

def resize_file(in_file, out_file, size):
    with open(in_file) as fd:
        image = resizeimage.resize_thumbnail(Image.open(fd), size)
    image.save(out_file)
    image.close()

resize_file('foo.tif', 'foo_small.jpg', (256, 256))

我使用这个库:

pip install python-resize-image

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))

我还推荐使用PIL的缩略图方法，因为它消除了所有的比例麻烦。

不过，有一个重要的提示:替换

im.thumbnail(size)

with

im.thumbnail(size,Image.ANTIALIAS)

默认情况下，PIL使用映像。最近的过滤器调整大小，结果良好的性能，但质量差。

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

一个简单的方法，保持约束比率和通过最大宽度/高度。不是最漂亮的，但可以完成工作，而且很容易理解:

def resize(img_path, max_px_size, output_folder):
    with Image.open(img_path) as img:
        width_0, height_0 = img.size
        out_f_name = os.path.split(img_path)[-1]
        out_f_path = os.path.join(output_folder, out_f_name)

        if max((width_0, height_0)) <= max_px_size:
            print('writing {} to disk (no change from original)'.format(out_f_path))
            img.save(out_f_path)
            return

        if width_0 > height_0:
            wpercent = max_px_size / float(width_0)
            hsize = int(float(height_0) * float(wpercent))
            img = img.resize((max_px_size, hsize), Image.ANTIALIAS)
            print('writing {} to disk'.format(out_f_path))
            img.save(out_f_path)
            return

        if width_0 < height_0:
            hpercent = max_px_size / float(height_0)
            wsize = int(float(width_0) * float(hpercent))
            img = img.resize((max_px_size, wsize), Image.ANTIALIAS)
            print('writing {} to disk'.format(out_f_path))
            img.save(out_f_path)
            return

下面是一个python脚本，使用这个函数来运行批量图像调整。

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)