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Pillow图像缩放操作

 
在图像处理过程中经常会遇到缩小或放大图像的情况,Image 类提供的 resize() 方法能够实现任意缩小和放大图像。

resize() 函数的语法格式如下:
resize(size, resample=image.BICUBIC, box=None, reducing_gap=None)
参数说明:
  • size:元组参数 (width,height),图片缩放后的尺寸;
  • resample:可选参数,指图像重采样滤波器,与 thumbnail() 的 resample 参数类似,默认为 Image.BICUBIC;
  • box:对指定图片区域进行缩放,box 的参数值是长度为 4 的像素坐标元组,即 (左,上,右,下)。注意,被指定的区域必须在原图的范围内,如果超出范围就会报错。当不传该参数时,默认对整个原图进行缩放;
  • reducing_gap:可选参数,浮点参数值,用于优化图片的缩放效果,常用参数值有 3.0 和 5.0。

注意,resize() 会返回一个新的 image 对象。下面是一组对图像进行放大操的示例:
from PIL import Image
im = Image.open("C:/Users/Administrator/Desktop/c-net.png")
try:
    #放大图片
    image=im.resize((550,260))
    #将新图像保存至桌面
    image.save("C:/Users/Administrator/Desktop/放大图像.png")
    print("查看新图像的尺寸",image.size)
except IOError:
    print("放大图像失败")
输出结果:
查看新图像的尺寸 (550, 260)
放大后的图片效果。如下所示:

pilloe缩放图像
图1:pillow放大图像

对图片的局部位置进行放大,示例如下:
from PIL import Image
im = Image.open("C:/Users/Administrator/Desktop/c-net.png")
try:
    #选择放大的局部位置,并选择图片重采样方式
    # box四元组指的是像素坐标 (左,上,右,下) 
    #(0,0,120,180),表示以原图的左上角为原点,选择宽和高分别是(120,180)的图像区域
    image=im.resize((550,260),resample=Image.LANCZOS,box=(0,0,120,180))
    image.show()
    #保存
    image.save("C:/Users/Administrator/Desktop/放大图像.png")
    print("查看新图像的尺寸",image.size)
except IOError:
    print("放大失败")
图片的放大效果如下所示:

pillow图片处理操作
图2:局部放大操作

创建缩略图

缩略图(thumbnail image)指的是将原图缩小至一个指定大小(size)的图像。通过创建缩略图可以使图像更易于展示和浏览。

Image 对象提供了一个 thumbnail() 方法用来生图像的缩略图,该函数的语法格式如下:
thumbnail(size,resample)
  • size:元组参数,指的是缩小后的图像大小;
  • resample:可选参数,指图像重采样滤波器,有四种过滤方式,分别是 Image.BICUBIC(双立方插值法)、PIL.Image.NEAREST(最近邻插值法)、PIL.Image.BILINEAR(双线性插值法)、PIL.Image.LANCZOS(下采样过滤插值法),默认为 Image.BICUBIC。

使用示例如下:
from PIL import Image
im = Image.open("C:/Users/Administrator/Desktop/c-net.png")
im.thumbnail((150,50))
print("缩略图尺寸",im.size)
#将缩略图保存至桌面
im.save("C:/Users/Administrator/Desktop/th.png")
输出结果:
缩略图尺寸 (118, 50)
注意,缩略图的尺寸可能与您指定的尺寸不一致,这是因为 Pillow 会对原图像的长、宽进行等比例缩小,当指定的尺寸不符合图像的尺寸规格时,缩略图就会创建失败, 比如指定的尺寸超出了原图像的尺寸规格。

批量修改图片尺寸

在图像处理过程中,对于某些不需要精细处理的环节,我们往往采用批量处理方法,比如批量转换格式,批量修改尺寸,批量添加水印,批量创建缩略图等,这是一种提升工作效率的有效途径,它避免了单一、重复的操作。通过 Pillow 提供的 Image.resize() 方法可以批量地修改图片尺寸,下面看一组简单的示例。

首先找一些类型相同,但尺寸不一的图片,并把它们放入桌面的 image01 文件夹中。如下所示:

批量处理图片
图3:待处理的图片

下面开始编写代码:
# 批量修改图片尺寸
import os
from PIL import Image

#读取图片目录
fileName = os.listdir('C:/Users/Administrator/Desktop/image01/')
print(fileName)
#设定尺寸
width = 350
height = 350
# 如果目录不存在,则创建目录
if not os.path.exists('C:/Users/Administrator/Desktop/NewImage/'):
    os.mkdir('C:/Users/Administrator/Desktop/NewImage/')
# 循环读取每一张图片
for img in fileName:
    old_pic = Image.open('C:/Users/Administrator/Desktop/image01/' + img)
    new_image = old_pic.resize((width, height),Image.BILINEAR)
    print (new_image)
    new_image.save('C:/Users/Administrator/Desktop/NewImage/'+img)
输出结果如下所示:
['向日葵.jpg', '国宝.jpg', '矩形图.jpg', '蝴蝶.jpg']
<PIL.Image.Image image mode=RGB size=350x350 at 0x2B9E670>
<PIL.Image.Image image mode=RGB size=350x350 at 0x31D0C90>
<PIL.Image.Image image mode=RGB size=350x350 at 0x2B90DB0>
<PIL.Image.Image image mode=RGB size=350x350 at 0x31D0C90>
NewImage 目录的内容如下:

pillow图像处理
图4:处理完成的图片

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