有没有我忽略的明显的方法?我只是想做个缩略图。
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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)
其他回答
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。
如果你试图保持相同的纵横比,那么你不会调整原始大小的一些百分比吗?
例如,原来大小的一半
half = 0.5
out = im.resize( [int(half * s) for s in im.size] )
下面的脚本创建所有JPEG图像的漂亮缩略图,保留128x128最大分辨率的纵横比。
from PIL import Image
img = Image.open("D:\\Pictures\\John.jpg")
img.thumbnail((680,680))
img.save("D:\\Pictures\\John_resize.jpg")
这个脚本将使用PIL (Python成像库)将图像(somepic.jpg)调整为300像素的宽度和与新宽度成比例的高度。它通过确定300像素是原始宽度(img.size[0])的百分比,然后将原始高度(img.size[1])乘以该百分比来实现这一点。将“basewidth”更改为任何其他数字以更改图像的默认宽度。
from PIL import Image
basewidth = 300
img = Image.open('somepic.jpg')
wpercent = (basewidth/float(img.size[0]))
hsize = int((float(img.size[1])*float(wpercent)))
img = img.resize((basewidth,hsize), Image.Resampling.LANCZOS)
img.save('somepic.jpg')
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。