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
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')
其他回答
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。
举个丑陋的例子。
函数获取像pic[0-9a-z]这样的文件。[扩展]",将它们调整为120x120,移动部分到中心,并保存到"ico[0-9a-z]。[扩展]”,肖像和风景作品:
def imageResize(filepath):
from PIL import Image
file_dir=os.path.split(filepath)
img = Image.open(filepath)
if img.size[0] > img.size[1]:
aspect = img.size[1]/120
new_size = (img.size[0]/aspect, 120)
else:
aspect = img.size[0]/120
new_size = (120, img.size[1]/aspect)
img.resize(new_size).save(file_dir[0]+'/ico'+file_dir[1][3:])
img = Image.open(file_dir[0]+'/ico'+file_dir[1][3:])
if img.size[0] > img.size[1]:
new_img = img.crop( (
(((img.size[0])-120)/2),
0,
120+(((img.size[0])-120)/2),
120
) )
else:
new_img = img.crop( (
0,
(((img.size[1])-120)/2),
120,
120+(((img.size[1])-120)/2)
) )
new_img.save(file_dir[0]+'/ico'+file_dir[1][3:])
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")
######get resize coordinate after resize the image using this function#####
def scale_img_pixel(points,original_dim,resize_dim):
multi_list = [points]
new_point_list = []
multi_list_point = []
for point in multi_list:
multi_list_point.append([point[0],point[1]])
multi_list_point.append([point[2],point[3]])
for lsingle_point in multi_list_point:
x1 = int((lsingle_point[0] * (resize_dim[0] / original_dim[0])))
y1 = int((lsingle_point[1] * (resize_dim[1] / original_dim[1])))
new_point_list.append(x1)
new_point_list.append(y1)
return new_point_list
points = [774,265,909,409]
original_dim = (1237,1036)
resize_dim = (640,480)
result = scale_img_pixel(points,original_dim,resize_dim)
print("result: ", result)
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。
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