有没有明显的方法可以做到这一点,我错过了?我只是想制作缩略图。
23 回答
定义最大尺寸。然后,通过计算调整大小比率min(maxwidth/width, maxheight/height)
。
合适的尺寸是oldsize*ratio
。
当然还有一个库方法可以做到这一点:方法Image.thumbnail
。
以下是PIL 文档中的(已编辑)示例。
import os, sys
import Image
size = 128, 128
for infile in sys.argv[1:]:
outfile = os.path.splitext(infile)[0] + ".thumbnail"
if infile != outfile:
try:
im = Image.open(infile)
im.thumbnail(size, Image.ANTIALIAS)
im.save(outfile, "JPEG")
except IOError:
print "cannot create thumbnail for '%s'" % infile
该脚本将使用 PIL (Python Imaging Library) 将图像 (somepic.jpg) 的大小调整为 300 像素的宽度和与新宽度成比例的高度。它通过确定 300 像素占原始宽度 (img.size[0]) 的百分比,然后将原始高度 (img.size[1]) 乘以该百分比来做到这一点。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.ANTIALIAS)
img.save('somepic.jpg')
我还推荐使用 PIL 的缩略图方法,因为它消除了你所有的比例问题。
不过,一个重要提示是:替换
im.thumbnail(size)
和
im.thumbnail(size,Image.ANTIALIAS)
默认情况下,PIL 使用 Image.NEAREST 过滤器来调整大小,这会产生良好的性能,但质量很差。
基于@tomvon,我完成了以下使用(选择你的案例):
a)调整高度(我知道新的宽度,所以我需要新的高度)
new_width = 680
new_height = new_width * height / width
b)调整宽度(我知道新的高度,所以我需要新的宽度)
new_height = 680
new_width = new_height * width / height
然后只是:
img = img.resize((new_width, new_height), Image.ANTIALIAS)
如果您试图保持相同的纵横比,那么您不会将大小调整为原始大小的某个百分比吗?
例如,原始大小的一半
half = 0.5
out = im.resize( [int(half * s) for s in im.size] )
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
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
如果您不想/不需要使用 Pillow 打开图像,请使用以下命令:
from PIL import Image
new_img_arr = numpy.array(Image.fromarray(img_arr).resize((new_width, new_height), Image.ANTIALIAS))
只是用更现代的包装器更新这个问题 这个库包装了 Pillow(PIL 的一个分支) https://pypi.org/project/python-resize-image/
允许你做这样的事情: -
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()
在上面的链接中堆放更多示例。
我还将添加一个保持纵横比固定的调整大小版本。在这种情况下,它将根据初始纵横比asp_rat调整高度以匹配新图像的宽度,它是float (!)。但是,要将宽度调整为高度,您只需在else循环中注释一行并取消注释另一行。你会看到,在哪里。
您不需要分号 (;),我保留它们只是为了提醒自己我经常使用的语言的语法。
from PIL import Image
img_path = "filename.png";
img = Image.open(img_path); # puts our image to the buffer of the PIL.Image object
width, height = img.size;
asp_rat = width/height;
# Enter new width (in pixels)
new_width = 50;
# Enter new height (in pixels)
new_height = 54;
new_rat = new_width/new_height;
if (new_rat == asp_rat):
img = img.resize((new_width, new_height), Image.ANTIALIAS);
# adjusts the height to match the width
# NOTE: if you want to adjust the width to the height, instead ->
# uncomment the second line (new_width) and comment the first one (new_height)
else:
new_height = round(new_width / asp_rat);
#new_width = round(new_height * asp_rat);
img = img.resize((new_width, new_height), Image.ANTIALIAS);
# usage: resize((x,y), resample)
# resample filter -> PIL.Image.BILINEAR, PIL.Image.NEAREST (default), PIL.Image.BICUBIC, etc..
# https://pillow.readthedocs.io/en/3.1.x/reference/Image.html#PIL.Image.Image.resize
# Enter the name under which you would like to save the new image
img.save("outputname.png");
而且,它完成了。我试图尽可能多地记录它,所以很清楚。
我希望它可能对那里的人有所帮助!
我试图为幻灯片视频调整一些图像的大小,因此,我不仅想要一个最大尺寸,还想要一个最大宽度和一个最大高度(视频帧的大小)。
而且人像视频总是有可能的……
这种Image.thumbnail
方法很有前途,但我无法将其放大为较小的图像。
因此,在我在这里(或在其他一些地方)找不到明显的方法之后,我编写了这个函数并将其放在这里以供将来使用:
from PIL import Image
def get_resized_img(img_path, video_size):
img = Image.open(img_path)
width, height = video_size # these are the MAX dimensions
video_ratio = width / height
img_ratio = img.size[0] / img.size[1]
if video_ratio >= 1: # the video is wide
if img_ratio <= video_ratio: # image is not wide enough
width_new = int(height * img_ratio)
size_new = width_new, height
else: # image is wider than video
height_new = int(width / img_ratio)
size_new = width, height_new
else: # the video is tall
if img_ratio >= video_ratio: # image is not tall enough
height_new = int(width / img_ratio)
size_new = width, height_new
else: # image is taller than video
width_new = int(height * img_ratio)
size_new = width_new, height
return img.resize(size_new, resample=Image.LANCZOS)
已通过“tomvon”更新了上面的答案
from PIL import Image
img = Image.open(image_path)
width, height = img.size[:2]
if height > width:
baseheight = 64
hpercent = (baseheight/float(img.size[1]))
wsize = int((float(img.size[0])*float(hpercent)))
img = img.resize((wsize, baseheight), Image.ANTIALIAS)
img.save('resized.jpg')
else:
basewidth = 64
wpercent = (basewidth/float(img.size[0]))
hsize = int((float(img.size[1])*float(wpercent)))
img = img.resize((basewidth,hsize), Image.ANTIALIAS)
img.save('resized.jpg')
打开你的图像文件
from PIL import Image
im = Image.open("image.png")
使用 PIL Image.resize(size, resample=0) 方法,您可以将图像的 (width, height) 替换为大小 2 元组。
这将以原始大小显示您的图像:
display(im.resize((int(im.size[0]),int(im.size[1])), 0) )
这将以 1/2 大小显示您的图像:
display(im.resize((int(im.size[0]/2),int(im.size[1]/2)), 0) )
这将以 1/3 大小显示您的图像:
display(im.resize((int(im.size[0]/3),int(im.size[1]/3)), 0) )
这将以 1/4 大小显示您的图像:
display(im.resize((int(im.size[0]/4),int(im.size[1]/4)), 0) )
等等等等
如果您的调整大小限制仅在一个维度(宽度或高度)上,您可以将 PILImage.thumbnail
与。sys.maxsize
例如,如果您想调整图像大小使其高度不超过 100 像素,同时保持纵横比,您可以执行以下操作:
import sys
from PIL import Image
image.thumbnail([sys.maxsize, 100], Image.ANTIALIAS)
请记住,这Image.thumbnail
将在适当位置调整图像大小,这与Image.resize
返回调整大小的图像而不更改原始图像不同。
一种保持受限比率并传递最大宽度/高度的简单方法。不是最漂亮的,但可以完成工作并且很容易理解:
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
这是一个使用此函数运行批量图像大小调整的python 脚本。
我丑陋的例子。
函数获取文件,如:“pic[0-9a-z].[extension]”,将它们调整为 120x120,将部分移动到中心并保存到“ico[0-9a-z].[extension]”,适用于纵向和风景:
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:])
我以这种方式调整了图像的大小,并且效果很好
from io import BytesIO
from django.core.files.uploadedfile import InMemoryUploadedFile
import os, sys
from PIL import Image
def imageResize(image):
outputIoStream = BytesIO()
imageTemproaryResized = imageTemproary.resize( (1920,1080), Image.ANTIALIAS)
imageTemproaryResized.save(outputIoStream , format='PNG', quality='10')
outputIoStream.seek(0)
uploadedImage = InMemoryUploadedFile(outputIoStream,'ImageField', "%s.jpg" % image.name.split('.')[0], 'image/jpeg', sys.getsizeof(outputIoStream), None)
## For upload local folder
fs = FileSystemStorage()
filename = fs.save(uploadedImage.name, uploadedImage)
# Importing Image class from PIL module
from PIL import Image
# Opens a image in RGB mode
im = Image.open(r"C:\Users\System-Pc\Desktop\ybear.jpg")
# Size of the image in pixels (size of original image)
# (This is not mandatory)
width, height = im.size
# Setting the points for cropped image
left = 4
top = height / 5
right = 154
bottom = 3 * height / 5
# Cropped image of above dimension
# (It will not change original image)
im1 = im.crop((left, top, right, bottom))
newsize = (300, 300)
im1 = im1.resize(newsize)
# Shows the image in image viewer
im1.show()
要使新图像的宽度和高度分别为原始图像的一半,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')
用固定宽度和比率调整大小:
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')
以下脚本创建了所有 JPEG 图像的精美缩略图,并保留了最大分辨率为 128x128 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")
对我有用的最简单的方法
image = image.resize((image.width*2, image.height*2), Image.ANTIALIAS)
例子
from PIL import Image, ImageGrab
image = ImageGrab.grab(bbox=(0,0,400,600)) #take screenshot
image = image.resize((image.width*2, image.height*2), Image.ANTIALIAS)
image.save('Screen.png')
######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)
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)