Ⅰ python設置圖片大小和位置隨單元格而變化
選中圖片滑鼠右鍵單擊」設置對象格式「，在界面右側的任務窗格，單擊」大小與屬性「，設置為」大小固定、位置隨單元格而變」即可。
Ⅱ python PIL如何才能把圖片修改成正方形或者任意尺寸而不產生擠壓
改變圖像尺寸有兩類方法：
一是縮放（resize），即重采樣。這時，如果圖像縱橫比發生變化就會導致「擠壓」。
二是裁剪（crop）。當然圖只能越裁越小；不過可以配合縮放，先放大再裁剪。
既然題主要求不能「擠壓」，那就只能裁剪了。函數名我給出來了，具體用法題主自己研究。
Ⅲ python opencv中imshow輸出圖像太大，如何調整輸出尺寸
通過resize重置圖片尺寸
參數：圖片，輸出圖片尺寸（一般我不用這個，我傳None）,寬的比例，高的比例
例子：將圖片img，縮小一半顯示，那麼寬高為原尺寸的0.5倍
img = cv2.resize(img,None,fx=0.5,fy=0.5)
設置完尺寸後再顯示
cv2.imshow('img',img)
cv2.waitKey(0)
.......
希望我的回答對你有幫助！
Ⅳ 請問可以用python實現將大圖片變成小圖片處理嗎，這邊要做一個圖像識別，太大的解析度運行慢
python有一個圖像處理庫——PIL，可以處理圖像文件。PIL提供了功能豐富的方法，比如格式轉換、旋轉、裁剪、改變尺寸、像素處理、圖片合並等等等等，非常強大。
舉個簡單的例子，調整圖片的大小:
12345678910111213141516171819
import Image infile = 'D:\\original_img.jpg'outfile = 'D:\\adjust_img.jpg'im = Image.open(infile)(x,y) = im.size #read image sizex_s = 250 #define standard widthy_s = y * x_s / x #calc height based on standard widthout = im.resize((x_s,y_s),Image.ANTIALIAS) #resize image with high-qualityout.save(outfile) print 'original size: ',x,yprint 'adjust size: ',x_s,y_s '''OUTPUT:original size: 500 358adjust size: 250 179'''
Ⅳ python中image怎樣縮小圖像
首先需要安裝 PIL 庫
然後 from PIL import Image
im = Image.open(pash)
im.thumbnail((new_width, new_hight))
im.save(path)
Ⅵ python中PLE調整圖片大小,等比例壓縮文件，怎麼寫代碼
How do I read image data from a URL in Python?
importosimportImagefileName='c:/py/jb51.jpg'fp=open(fileName,'rb')im=Image.open(fp)fp.close()x,y=im.sizeifx <300or y <300:os.remove(fileName)from PIL import Imageimport requestsimport numpy as npfrom StringIO import StringIOresponse = requests.get(url)img = np.array(Image.open(StringIO(response.content)))
from PIL import Imageimport urllib2
im = Image.open(urllib2.urlopen(url))
or if you userequests:
from PIL import Imageimport requests
im = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)
[python] view plain
#coding:utf-8
'''
python圖片處理
'''
importImageasimage
#等比例壓縮圖片
defresizeImg(**args):
args_key={'ori_img':'','dst_img':'','dst_w':'','dst_h':'','save_q':75}
arg={}
forkeyinargs_key:
ifkeyinargs:
arg[key]=args[key]
im=image.open(arg['ori_img'])
ori_w,ori_h=im.size
widthRatio=heightRatio=None
ratio=1
if(ori_wandori_w>arg['dst_w'])or(ori_handori_h>arg['dst_h']):
ifarg['dst_w']andori_w>arg['dst_w']:
widthRatio=float(arg['dst_w'])/ori_w#正確獲取小數的方式
ifarg['dst_h']andori_h>arg['dst_h']:
heightRatio=float(arg['dst_h'])/ori_h
ifwidthRatioandheightRatio:
ifwidthRatio<heightRatio:
ratio=widthRatio
else:
ratio=heightRatio
ifwidthRatioandnotheightRatio:
ratio=widthRatio
ifheightRatioandnotwidthRatio:
ratio=heightRatio
newWidth=int(ori_w*ratio)
newHeight=int(ori_h*ratio)
else:
newWidth=ori_w
newHeight=ori_h
im.resize((newWidth,newHeight),image.ANTIALIAS).save(arg['dst_img'],quality=arg['save_q'])
'''
image.ANTIALIAS還有如下值：
NEAREST:usenearestneighbour
BILINEAR:
BICUBIC:
ANTIALIAS:bestdown-sizingfilter
'''
#裁剪壓縮圖片
defclipResizeImg(**args):
args_key={'ori_img':'','dst_img':'','dst_w':'','dst_h':'','save_q':75}
arg={}
forkeyinargs_key:
ifkeyinargs:
arg[key]=args[key]
im=image.open(arg['ori_img'])
ori_w,ori_h=im.size
dst_scale=float(arg['dst_h'])/arg['dst_w']#目標高寬比
ori_scale=float(ori_h)/ori_w#原高寬比
ifori_scale>=dst_scale:
#過高
width=ori_w
height=int(width*dst_scale)
x=0
y=(ori_h-height)/3
else:
#過寬
height=ori_h
width=int(height*dst_scale)
x=(ori_w-width)/2
y=0
#裁剪
box=(x,y,width+x,height+y)
#這里的參數可以這么認為：從某圖的(x,y)坐標開始截，截到(width+x,height+y)坐標
#所包圍的圖像，crop方法與php中的image方法大為不一樣
newIm=im.crop(box)
im=None
#壓縮
ratio=float(arg['dst_w'])/width
newWidth=int(width*ratio)
newHeight=int(height*ratio)
newIm.resize((newWidth,newHeight),image.ANTIALIAS).save(arg['dst_img'],quality=arg['save_q'])
#水印(這里僅為圖片水印)
defwaterMark(**args):
args_key={'ori_img':'','dst_img':'','mark_img':'','water_opt':''}
arg={}
forkeyinargs_key:
ifkeyinargs:
arg[key]=args[key]
im=image.open(arg['ori_img'])
ori_w,ori_h=im.size
mark_im=image.open(arg['mark_img'])
mark_w,mark_h=mark_im.size
option={'leftup':(0,0),'rightup':(ori_w-mark_w,0),'leftlow':(0,ori_h-mark_h),
'rightlow':(ori_w-mark_w,ori_h-mark_h)
}
im.paste(mark_im,option[arg['water_opt']],mark_im.convert('RGBA'))
im.save(arg['dst_img'])
#Demon
#源圖片
ori_img='D:/tt.jpg'
#水印標
mark_img='D:/mark.png'
#水印位置(右下)
water_opt='rightlow'
#目標圖片
dst_img='D:/python_2.jpg'
#目標圖片大小
dst_w=94
dst_h=94
#保存的圖片質量
save_q=35
#裁剪壓縮
clipResizeImg(ori_img=ori_img,dst_img=dst_img,dst_w=dst_w,dst_h=dst_h,save_q=save_q)
#等比例壓縮
#resizeImg(ori_img=ori_img,dst_img=dst_img,dst_w=dst_w,dst_h=dst_h,save_q=save_q)
#水印
#waterMark(ori_img=ori_img,dst_img=dst_img,mark_img=mark_img,water_opt=water_opt)
[html] view plain
Ⅶ 怎麼修改圖片大小
圖片尺寸大小怎麼修改，方法如下：
方法一：使用畫圖修改照片尺寸。首先在電腦上打開你需要修改尺寸的圖片文件位置，右擊文件，點擊「編輯」。打開編輯後進入這個界面，也就是畫圖界面，點擊這里的「重新調整大小」。打開後出現這個界面，在這里調整數值，調整到原先圖片大小的百分比，或者直接調像素。
方法二：使用「圖片編輯助手」修改照片尺寸。打開圖片編輯助手，選擇「修改尺寸」。打開修改尺寸後進入這個界面，點擊添加圖片上傳需要修改尺寸的照片，或者直接拖動照片到此處。上傳完圖片後進入這個界面，我們可以在右邊指定尺寸那裡調整圖片像素，也可以對圖片進行裁剪，完成後點擊立即保存就可以保存修改尺寸後的照片了。
Ⅷ python可以用來處理圖像嗎
可以的，
PythonWare公司提供了免費的Python圖像處理工具包PIL(Python Image Library),該軟體包提供了基本的圖像處理功能，如：
改變圖像大小，旋轉圖像，圖像格式轉換，色場空間轉換，圖像增強，直方圖處理，插值和濾波等等。雖然在這個軟體包上要實現類似MATLAB中的復雜的圖像處理演算法並不太適合，但是Python的快速開發能力以及面向對象等等諸多特點使得它非常適合用來進行原型開發。
在PIL中，任何一副圖像都是用一個Image對象表示，而這個類由和它同名的模塊導出，因此，最簡單的形式是這樣的：
import Image img = Image.open(「dip.jpg」)
注意：第一行的Image是模塊名；第二行的img是一個Image對象；
Image類是在Image模塊中定義的。關於Image模塊和Image類，切記不要混淆了。現在，我們就可以對img進行各種操作了，所有對img的
操作最終都會反映到到dip.img圖像上。
PIL提供了豐富的功能模塊：Image,ImageDraw,ImageEnhance,ImageFile等等。最常用到的模塊是
Image,ImageDraw,ImageEnhance這三個模塊。下面我對此分別做一介紹。關於其它模塊的使用請參見說明文檔.有關PIL軟體包和
相關的說明文檔可在PythonWare的站點www.Pythonware.com上獲得。
Image模塊：
Image模塊是PIL最基本的模塊，其中導出了Image類，一個Image類實例對象就對應了一副圖像。同時，Image模塊還提供了很多有用的函數。
（1）打開一文件：
import Image img = Image.open(「dip.jpg」)
這將返回一個Image類實例對象，後面的所有的操作都是在img上完成的。
（2）調整文件大小:
import Image img = Image.open("img.jpg") new_img = img.resize
((128,128),Image.BILINEAR) new_img.save("new_img.jpg")
原來的圖像大小是256x256,現在，保存的new_img.jpg的大小是128x128。
就是這么簡單，需要說明的是Image.BILINEAR指定採用雙線性法對像素點插值。
在批處理或者簡單的Python圖像處理任務中，採用Python和PIL（Python Image Library）的組合來完成圖像處理任務是一個很不錯的選擇。設想有一個需要對某個文件夾下的所有圖像將對比度提高2倍的任務。用Python來做將是十分簡單的。當然，我也不得不承認Python在圖像處理方面的功能還比較弱，顯然還不適合用來進行濾波、特徵提取等等一些更為復雜的應用。我個人的觀點是，當你要實現這些「高級」的演算法的時候，好吧，把它交給MATLAB去完成。但是，如果你面對的只是一個通常的不要求很復雜演算法的圖像處理任務，那麼，Python圖像處理應該才是你的最佳搭檔。
Ⅸ 在python中怎麼裁剪圖片大小如何利用Python裁剪圖片
先對圖片進行二值化處理。
由於這些格子大小均勻，所以可以使用常規的除法，先裁剪出第一個格子：
e=a[:,:,0].shape
f=a[0:int(e[0]/9),0:int(e[1]/9)]
io.imsave('00.png',f)
下圖是等比例放大的效果圖。
第一列第二個格子：
m=1
n=0
f=a[int(m*e[0]/9):int((m+1)*e[0]/9),int(n*e[1]/9):int((n+1)*e[1]/9)]
第一行第二個格子：
m=0
n=1
f=a[int(m*e[0]/9):int((m+1)*e[0]/9),int(n*e[1]/9):int((n+1)*e[1]/9)]
這樣，用for循環，可以實現全部裁剪：
for m in range(9):
for n in range(9):
f=a[int(m*e[0]/9):int((m+1)*e[0]/9),int(n*e[1]/9):int((n+1)*e[1]/9)]
io.imsave('0/'+str(m)+'-'+str(n)+'.png',f)
去除邊界的黑框，只保留數字或空白：
for m in range(9):
for n in range(9):
f=a[int(m*e[0]/9)+10:int((m+1)*e[0]/9)-10,int(n*e[1]/9)+10:int((n+1)*e[1]/9)-10]
io.imsave('0/'+str(m)+'-'+str(n)+'.png',f)