这是一个完整的例子，从URL加载图像，创建PIL，打印大小和调整大小…

import requests
h = { 'User-Agent': 'Neo'}
r = requests.get("https://images.freeimages.com/images/large-previews/85c/football-1442407.jpg", headers=h)

from PIL import Image
from io import BytesIO
# create image from binary content
i = Image.open(BytesIO(r.content))


width, height = i.size
print(width, height)
i = i.resize((100,100))
display(i)

注意，PIL不会应用EXIF旋转信息(至少到v7.1.1;在许多jpg中使用)。一个快速修复来适应这个:

def get_image_dims(file_path):
    from PIL import Image as pilim
    im = pilim.open(file_path)
    # returns (w,h) after rotation-correction
    return im.size if im._getexif().get(274,0) < 5 else im.size[::-1]

from PIL import Image

im = Image.open('whatever.png')
width, height = im.size

根据文档。

你可以使用枕头(网站，文档，GitHub, PyPI)。Pillow具有与PIL相同的界面，但与Python 3一起工作。

安装

$ pip install Pillow

如果您没有管理员权限(Debian上的sudo)，您可以使用

$ pip install --user Pillow

关于安装的其他注意事项在这里。

Code

from PIL import Image
with Image.open(filepath) as img:
    width, height = img.size

速度

30336张图片需要3.21秒(jpg格式从31x21到424x428，训练数据来自Kaggle上的国家数据科学碗)

这可能是使用Pillow而不是自己编写的东西的最重要原因。您应该使用Pillow而不是PIL (Python -imaging)，因为它适用于Python 3。

替代方案#1:Numpy(已弃用)

我保留scipy. nmage .imread，因为信息仍然存在，但请记住:

Imread已弃用!imread在SciPy 1.0.0中已弃用，在1.2.0中已被移除。

import scipy.ndimage
height, width, channels = scipy.ndimage.imread(filepath).shape

第二种选择

import pygame
img = pygame.image.load(filepath)
width = img.get_width()
height = img.get_height()

以下给出了维度和渠道:

import numpy as np
from PIL import Image

with Image.open(filepath) as img:
    shape = np.array(img).shape

由于scipy的imread已弃用，请使用imageio.imread。

Install - pip安装imageio 使用height, width, channels = imageio.imread(filepath).shape