pillow 图像缩放操作

2022-08-29 10:55 更新

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作的示例:

from PIL import Image
im = Image.open("./w3cschool.png")
try:
    #放大图片
    image=im.resize((428,200))
    #将新图像保存至桌面
    image.save("../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 (428, 200)

放大后的图片效果。如下所示:


图1:pillow放大图像

 注:原图尺寸为428,100,因为放大的尺寸与原尺寸不是等比例的,所以会出现拉伸现象!


对图片的局部位置进行放大,示例如下:

from PIL import Image
im = Image.open("../w3cschool.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 (左上点,右下点) 
    #(0,0,110,100),表示以原图的左上角为原点(0,0),选择宽和高分别是(110,100)的图像区域(右下点(110,100))
    image=im.resize((220,200),resample=Image.LANCZOS,box=(0,0,110,100))
    #使用resize对选中的区域进行放大
    image.show()
    #保存
    image.save("./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:

图2:局部放大操作

 注:这里选中的区域为编程狮logo中的小狮子头,原大小为(110,100),现大小为(220,200),这里进行的是等比例放大,所以图片没有变形。


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("../放大图像.png")
im.thumbnail((100,100))
print("缩略图尺寸",im.size)
#将缩略图保存至桌面
im.save("./th.png")

输出结果:

缩略图尺寸 (100, 91)

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('./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('./NewImage/'):
    os.mkdir('./NewImage/')
# 循环读取每一张图片
for img in fileName:
    old_pic = Image.open('./image01/' + img)
    new_image = old_pic.resize((width, height),Image.BILINEAR)
    print (new_image)
    new_image.save('./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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