要使新图像的宽度和高度是原图像的一半，请使用以下代码:

  from PIL import Image
  im = Image.open("image.jpg")
  resized_im = im.resize((round(im.size[0]*0.5), round(im.size[1]*0.5)))
    
  #Save the cropped image
  resized_im.save('resizedimage.jpg')

调整:用定额调整固定宽度:

from PIL import Image
new_width = 300
im = Image.open("img/7.jpeg")
concat = int(new_width/float(im.size[0]))
size = int((float(im.size[1])*float(concat)))
resized_im = im.resize((new_width,size), Image.ANTIALIAS)
#Save the cropped image
resized_im.save('resizedimage.jpg')

打开图像文件

from PIL import Image
im = Image.open("image.png")

使用PIL Image。Resize (size, resample=0)方法，其中将图像的(宽度，高度)替换为2元组大小。

这将显示原始大小的图像:

display(im.resize((int(im.size[0]),int(im.size[1])), 0) )

这将显示图像大小的1/2:

display(im.resize((int(im.size[0]/2),int(im.size[1]/2)), 0) )

这将显示你的图像的1/3大小:

display(im.resize((int(im.size[0]/3),int(im.size[1]/3)), 0) )

这将显示你的图像的1/4大小:

display(im.resize((int(im.size[0]/4),int(im.size[1]/4)), 0) )

等等

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。

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")

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

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)