Pillow图像缩放操作

7个月前 (04-26)
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