使用PIL读取图像后对其进行Resize时由于PIL 版本问题出现AttributeError: module 'PIL.Image' has no attribute 'ANTIALIAS'具体的代码如下 image=image.resize((scaled_width,scaled_height),Image.ANTIALIAS) 原因分析 在新版本pillow(10.0.0之后)Image.ANTIALIAS被移除了,取而代之的是Image.LANCZOSorImage.Resampling...
open'example.jpg' 200200 在上面的例子中,Image.ANTIALIAS用作resize()方法的第二个参数,表示要使用抗锯齿滤波器进行调整大小操作。 使用antialias参数时,PIL会根据具体的算法来进行图像的平滑处理,以便在调整大小后产生更加平滑的图像边缘。这有助于提高图像的视觉质量,特别是当图像需要被放大或缩小时。©...
原因是版本太新了。解决办法: D:\Anaconda3-2020.11\lib\site-packages\ddddocr 找到ddddocr的安装目录,打开 __init__ 文件,将所有的 ANTIALIAS 替换为 LANCZOS 即可。共有4处需要替换。
注意：在当前的PIL版本中，ANTIALIAS滤波器是下采样（例如，将⼀个⼤的图像转换为⼩图）时唯⼀正确的滤波器。BILIEAR和BICUBIC滤波器使⽤固定的输⼊模板，⽤于固定⽐例的⼏何变换和上采样是最好的。Image模块中的⽅法resize()和thumbnail()⽤到了滤波器。⽅法resize()的使⽤如下：⽅法...
注意:在当前的PIL版本中,ANTIALIAS滤波器是下采样(例如,将一个大的图像转换为小图)时唯一正确的滤波器。BILIEAR和BICUBIC滤波器使用固定的输入模板,用于固定比例的几何变换和上采样是最好的。 Image模块中的方法resize()和thumbnail()用到了滤波器。 方法resize()的使用如下: ...
方案一，修改ddddocr的_init_.py文件，将其中的ANTIALIAS替换为新方法：# image = image.resize((int(image.size[0] * (64 / image.size[1])), 64), Image.ANTIALIAS).convert('L')image = image.resize((int(image.size[0] * (64 / image.size[1])), 64), Image.LANCZOS).convert('L')方...
newheight = ratio *150img.resize((150, newheight),Image.ANTIALIAS) img.save('mugshotv2.jpg',format='JPEG') 此代码运行时没有任何错误,并在正确的文件夹中生成名为mugshotv2.jpg的图像,但它不会调整大小。它做了一些事情,因为图片的大小从 120 kb 下降到 20 kb,但尺寸保持不变。
注意:在当前的PIL版本中,ANTIALIAS滤波器是下采样(例如,将一个大的图像转换为小图)时唯一正确的滤波器。BILIEAR和BICUBIC滤波器使用固定的输入模板,用于固定比例的几何变换和上采样是最好的。 Image模块中的方法resize()和thumbnail()用到了滤波器。 方法resize()的使用如下: ...
img = Image.open(filein) out = img.resize((width, height),Image.ANTIALIAS) #resize image with high-quality out.save(fileout, type) if __name__ == "__main__": filein = r'0.jpg' fileout = r'testout.png' width = 512
使用PIL处理image 获得一个Image实例 importImage im= Image.open('1.jpg')#返回一个Image对象,open只对图片的头做处理,所以open操作是非常快的 resize,裁剪、合并图像 im1 = im.resize(box1,Image.ANTIALIAS)#重新设定大小,设定ANTIALIAS,即抗锯齿im1.save('2.jpg',quality=100)#设置图片质量为100xsize,...