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python如何打开调整图片大小

发布时间: 2023-01-20 07:53:19

Ⅰ python设置图片大小和位置随单元格而变化

选中图片鼠标右键单击”设置对象格式“，在界面右侧的任务窗格，单击”大小与属性“，设置为”大小固定、位置随单元格而变”即可。

Ⅱ python PIL如何才能把图片修改成正方形或者任意尺寸而不产生挤压

改变图像尺寸有两类方法：
一是缩放（resize），即重采样。这时，如果图像纵横比发生变化就会导致“挤压”。
二是裁剪（crop）。当然图只能越裁越小；不过可以配合缩放，先放大再裁剪。
既然题主要求不能“挤压”，那就只能裁剪了。函数名我给出来了，具体用法题主自己研究。

Ⅲ python opencv中imshow输出图像太大，如何调整输出尺寸

通过resize重置图片尺寸
参数：图片，输出图片尺寸（一般我不用这个，我传None）,宽的比例，高的比例
例子：将图片img，缩小一半显示，那么宽高为原尺寸的0.5倍
img = cv2.resize(img,None,fx=0.5,fy=0.5)

设置完尺寸后再显示
cv2.imshow('img',img)
cv2.waitKey(0)
.......
希望我的回答对你有帮助！

Ⅳ 请问可以用python实现将大图片变成小图片处理吗，这边要做一个图像识别，太大的分辨率运行慢

python有一个图像处理库——PIL，可以处理图像文件。PIL提供了功能丰富的方法，比如格式转换、旋转、裁剪、改变尺寸、像素处理、图片合并等等等等，非常强大。
举个简单的例子，调整图片的大小:

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怎样缩小图像

首先需要安装 PIL 库
然后 from PIL import Image
im = Image.open(pash)
im.thumbnail((new_width, new_hight))
im.save(path)

Ⅵ python中PLE调整图片大小,等比例压缩文件，怎么写代码

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

  • [html] view plain

  • #coding:utf-8

  • '''

  • python图片处理

  • '''

  • importImageasimage

  • #等比例压缩图片

  • 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#正确获取小数的方式

  • 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还有如下值：

  • NEAREST:usenearestneighbour

  • BILINEAR:

  • BICUBIC:

  • ANTIALIAS:bestdown-sizingfilter

  • '''

  • #裁剪压缩图片

  • 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']#目标高宽比

  • ori_scale=float(ori_h)/ori_w#原高宽比

  • ifori_scale>=dst_scale:

  • #过高

  • width=ori_w

  • height=int(width*dst_scale)

  • x=0

  • y=(ori_h-height)/3

  • else:

  • #过宽

  • height=ori_h

  • width=int(height*dst_scale)

  • x=(ori_w-width)/2

  • y=0

  • #裁剪

  • box=(x,y,width+x,height+y)

  • #这里的参数可以这么认为：从某图的(x,y)坐标开始截，截到(width+x,height+y)坐标

  • #所包围的图像，crop方法与php中的image方法大为不一样

  • newIm=im.crop(box)

  • im=None

  • #压缩

  • 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(这里仅为图片水印)

  • 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

  • #源图片

  • ori_img='D:/tt.jpg'

  • #水印标

  • mark_img='D:/mark.png'

  • #水印位置(右下)

  • water_opt='rightlow'

  • #目标图片

  • dst_img='D:/python_2.jpg'

  • #目标图片大小

  • dst_w=94

  • dst_h=94

  • #保存的图片质量

  • save_q=35

  • #裁剪压缩

  • clipResizeImg(ori_img=ori_img,dst_img=dst_img,dst_w=dst_w,dst_h=dst_h,save_q=save_q)

  • #等比例压缩

  • #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)



Ⅶ 怎么修改图片大小

图片尺寸大小怎么修改，方法如下：
方法一：使用画图修改照片尺寸。首先在电脑上打开你需要修改尺寸的图片文件位置，右击文件，点击“编辑”。打开编辑后进入这个界面，也就是画图界面，点击这里的“重新调整大小”。打开后出现这个界面，在这里调整数值，调整到原先图片大小的百分比，或者直接调像素。
方法二：使用“图片编辑助手”修改照片尺寸。打开图片编辑助手，选择“修改尺寸”。打开修改尺寸后进入这个界面，点击添加图片上传需要修改尺寸的照片，或者直接拖动照片到此处。上传完图片后进入这个界面，我们可以在右边指定尺寸那里调整图片像素，也可以对图片进行裁剪，完成后点击立即保存就可以保存修改尺寸后的照片了。

Ⅷ python可以用来处理图像吗

可以的，
PythonWare公司提供了免费的Python图像处理工具包PIL(Python Image Library),该软件包提供了基本的图像处理功能，如：

改变图像大小，旋转图像，图像格式转换，色场空间转换，图像增强，直方图处理，插值和滤波等等。虽然在这个软件包上要实现类似MATLAB中的复杂的图像处理算法并不太适合，但是Python的快速开发能力以及面向对象等等诸多特点使得它非常适合用来进行原型开发。

在PIL中，任何一副图像都是用一个Image对象表示，而这个类由和它同名的模块导出，因此，最简单的形式是这样的：

import Image img = Image.open(“dip.jpg”)
注意：第一行的Image是模块名；第二行的img是一个Image对象；
Image类是在Image模块中定义的。关于Image模块和Image类，切记不要混淆了。现在，我们就可以对img进行各种操作了，所有对img的
操作最终都会反映到到dip.img图像上。

PIL提供了丰富的功能模块：Image,ImageDraw,ImageEnhance,ImageFile等等。最常用到的模块是
Image,ImageDraw,ImageEnhance这三个模块。下面我对此分别做一介绍。关于其它模块的使用请参见说明文档.有关PIL软件包和
相关的说明文档可在PythonWare的站点www.Pythonware.com上获得。

Image模块：

Image模块是PIL最基本的模块，其中导出了Image类，一个Image类实例对象就对应了一副图像。同时，Image模块还提供了很多有用的函数。

（1）打开一文件：
import Image img = Image.open(“dip.jpg”)

这将返回一个Image类实例对象，后面的所有的操作都是在img上完成的。

（2）调整文件大小:

import Image img = Image.open("img.jpg") new_img = img.resize
((128,128),Image.BILINEAR) new_img.save("new_img.jpg")

原来的图像大小是256x256,现在，保存的new_img.jpg的大小是128x128。

就是这么简单，需要说明的是Image.BILINEAR指定采用双线性法对像素点插值。

在批处理或者简单的Python图像处理任务中，采用Python和PIL（Python Image Library）的组合来完成图像处理任务是一个很不错的选择。设想有一个需要对某个文件夹下的所有图像将对比度提高2倍的任务。用Python来做将是十分简单的。当然，我也不得不承认Python在图像处理方面的功能还比较弱，显然还不适合用来进行滤波、特征提取等等一些更为复杂的应用。我个人的观点是，当你要实现这些“高级”的算法的时候，好吧，把它交给MATLAB去完成。但是，如果你面对的只是一个通常的不要求很复杂算法的图像处理任务，那么，Python图像处理应该才是你的最佳搭档。

Ⅸ 在python中怎么裁剪图片大小如何利用Python裁剪图片

先对图片进行二值化处理。

由于这些格子大小均匀，所以可以使用常规的除法，先裁剪出第一个格子：

e=a[:,:,0].shape

f=a[0:int(e[0]/9),0:int(e[1]/9)]

io.imsave('00.png',f)

下图是等比例放大的效果图。

第一列第二个格子：

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)]

第一行第二个格子：

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)]

这样，用for循环，可以实现全部裁剪：

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)

去除边界的黑框，只保留数字或空白：

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)

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