new_height), Image.LANCZOS)# 保存调整后的图像resized_img.save(output_path)# 示例用法resize_image('D:/Profile/Desktop/gpt/1101_lte.png','D:/Profile/Desktop/gpt/resize_1101_lte.png',16)# 将图像调整为宽度或高度为800
image_path='path/to/your/image.jpg'# 指定图像文件路径image=Image.open(image_path)# 使用Pillow打开图像文件 1. 2. 这段代码将图像文件加载到内存中,供后续处理使用。 步骤4:缩放图像 在这个步骤中,我们将对图像执行缩放操作。 new_width=800# 新宽度new_height=600# 新高度resized_image=image.resize((...
plt.title('afterresize') plt.imshow(dst,plt.cm.gray) plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 输出: 二、按比例缩放 rescale 函数可以对图像进行按比例缩放。 函数格式为: skimage.transform.rescale(image,scale[,…]) scale 参数可以是单个 float 数,表示缩...
实例代码如下：import cv2# 读取图像image = cv2.imread('image.jpg')# 获取图像的宽高height, width = image.shape[:2]# 设置目标图像的新宽高new_width = 500new_height = int((new_width * height) / width)# 调整图像大小resized_image = cv2.resize(image, (new_width, new_height))# 展示调整...
fromPILimportImage# 打开图像image = Image.open('example.jpg')# 设置新的尺寸new_size = (300,200)# 缩放图像resized_image = image.resize(new_size)# 保存缩放后的图像resized_image.save('resized_example.jpg') AI代码助手复制代码 2.2 裁剪图像(Crop) ...
操作1:resize 将图片resize到相同尺寸(320,240) fromPILimportImageimporttorchvision.transformsastransforms#使用PIL库读入图片并进行resizedefResizeImage():ifnotos.path.exists(rdir): os.makedirs(rdir)foriinrange(10): im = Image.open(dir+str(i)+".jpg") ...
下面利用python Image 库 resize函数,由一个大图,自动生成1x,2x,3x的素材照片; 1. 首先你的python环境要安装有Image库, 即PIL 没有安装的,下载源码http://effbot.org/downloads/Imaging-1.1.7.tar.gz 安装PIL: $tarxvfz Imaging-1.1.7.tar.gz
from PIL import Image # 打开图片 img = Image.open('path_to_your_image.jpg') # 设置新的图片尺寸 new_width, new_height = 300, 200 # 举例,调整为300x200像素 # 调整图片大小,保持宽高比,并采用三次内插值法进行插值 resized_img = img.resize((new_width, new_height), Image.ANTIALIAS) ...
(input("输入图像尺寸:"))img=np.fromfile(file,dtype=np.float32).reshape(3,shape[0],shape[1])show_image(img)iffile=='img.bin':img*=255img=np.transpose(img,(1,2,0))img=resize(image=img,sh=272/416.0,sw=480.0/416)image=Image.fromarray(img.astype(np.uint8))print(img.shape)image....
resize((width, height)) 2. 裁剪 # 裁剪图像 cropped_img = img.crop((left, top, right, bottom)) 3. 旋转 # 旋转图像 rotated_img = img.rotate(angle) 这些基本操作使得我们能够灵活地处理图像,满足不同场景下的需求。 图像滤波和增强 除了基本操作外,Image模块还提供了一系列滤波器和增强方法,用于...