既然是要处理图像，那肯定得先把图像打开。Pillow提供了一个特别方便的函数Image.open，可以用来打开图像文件。from PIL import Image# 打开图像文件img = Image.open('your_image.jpg')# 显示图像img.show()运行这段代码，你将会看到你指定的图像被打开并显示出来。Image.open支持多种图像格式，比如JPEG、PNG、BMP...
resized_image = image.resize((200, 200)) # 保存修改后的图片 resized_image.save('output_image.jpg') OpenCV库: 安装:在命令行输入pip install opencv-python或者pip3 install opencv-python来安装OpenCV库。 导入模块:import cv2 加载图片:img = cv2.imread('image_path', flags=cv2.IMREAD_COLOR) 对图...
resized_img = img.resize((new_width, new_height), Image.ANTIALIAS) # 保存调整大小后的图片 resized_img.save('resized_image.jpg') 在上面的代码中,Image.ANTIALIAS是一个内插值方法,它可以在缩放过程中减少失真和模糊。您可以根据需要调整新的图片尺寸(new_width和new_height)。 Python在放大和压缩图片时...
height = original_image.sizeprint(f'原图像大小是{width} 宽 x {height} 高')resized_image = original_image.resize(size)width, height = resized_image.sizeprint(f'调整后的图像大小是{width} 宽 x {height} 高')resized_image.show()resized_image.save(outp...
在图片resize速度上，cv2的性能优于PIL。以下是具体对比点：速度对比：在相同的测试条件下，cv2的resize操作速度明显快于PIL。这主要是由于PIL在处理图片时，尤其是在与其他数据类型转换时，存在额外的开销，而cv2则更为高效。数据类型转换开销：PIL在处理图片时，如果输入输出均为PIL Image类型，其性能会...
pillow image resize Pillow是一种用于Python编程语言的图像处理库,它提供了丰富的功能,其中之一就是图像的调整和缩放。在本文中,我们将重点介绍Pillow库中的图像调整功能,特别是图像的缩放操作。 图像缩放是一种常见的图像处理操作,它可以改变图像的大小,从而适应不同的需求。例如,当我们需要在网页上显示一张图片时,...
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; ...
Image.BICUBIC Image.ANTIALIAS分辨率:580* 877 水平和垂直分辨率:96 dpi 位深度:24 项目类型:JPG 文件大小:43.2KB 改变resample,图片的信息都一样,图片的清晰度没什么变化。 四、将图片导入到不同软件 四、小结 python Pillow库resize()方法直观显示了图片缩放的原理实质是采用数学计算的方法,改变宽向和高向的像...
image.show()保存图片 image.save("output.jpg")```使用Image模块可以轻松加载、显示和保存图片。▲ 调整尺寸 调整图片尺寸是一项常见需求。通过resize()方法可以轻松调整图片尺寸。你可以使用如下代码：```python 调整图片尺寸 new_size = (200, 200) # 新尺寸设置为200x200像素 resized_image = image.resize(...
1from PIL import Image23# 打开图像文件4image = Image.open("example.jpg")56# 调整图像大小到(300, 300)7resized_image = image.resize((300, 300))89# 显示调整大小后的图像10resized_image.show()1112# 保存调整大小后的图像13resized_image.save("resized_example.jpg")在这个例子中，我们使用了resize...