在Pillow库中,图像缩放可以通过resize()函数来实现。该函数接受一个元组作为参数,该元组包含了新的图像尺寸。例如,如果我们想将一张图片缩小到宽度为200像素,高度按比例缩放,我们可以这样调用resize()函数:resize((200, int(image.height * 200 / image.width)))。 除了指定新的图像尺寸外,resize()函数还可以接受...
步骤1:安装 Pillow 库 首先,你需要安装 Pillow 库。如果你还没有安装它,可以通过以下命令来安装: pip install Pillow 步骤2:导入所需模块 在你的 Python 脚本中,导入 Pillow 库的 Image 模块来进行图片处理。 from PIL import Image 步骤3:加载两张图片 我们需要加载两张图片。一张是背景图,另一张是需要放置...
我们都知道,Python 中有关图像处理的库有很多,常见的有 cv2,scikit-image,PIL (严谨点应该叫 Pillow,下文就用 PIL 来代替了) 等等。在用 Python 进行深度学习图像任务的时候,我们常常会使用 PIL 这个库来读取图片(尤其是在用 PyTorch 的时候)。至于为什么 PIL 比较常用,我也不知道... 难道是 TorchVision 带来...
当然这对 PIL 有些不公平,毕竟Numpy Array和PIL Image互相转换也要花费时间,所以我们来测一下输入输出都是PIL Image时候的速度: repeat=2000im=Image.open('lena512_colour.png')print(type(im))# <class 'PIL.PngImagePlugin.PngImageFile'>start=time.time()foriinrange(repeat):im_resized=im.resize((10...
1、Pytorch ToTensor与Resize调换顺序,并与Pillow对比 import torch import numpy as np from PIL import Image import torchvision.transforms as transformers import PIL from pil_resize import resize_h,resize_w if __name__ == '__main__': pil_img=Image.open('panda.jpg') ori_w,ori_h=pil_img....
*args,**kwargs):super().save(*args,**kwargs)img=Image.open(self.image.path)ifimg.height>...
我们都知道,Python 中有关图像处理的库有很多,常见的有 cv2,scikit-image,PIL (严谨点应该叫 Pillow,下文就用 PIL 来代替了) 等等。在用 Python 进行深度学习图像任务的时候,我们常常会使用 PIL 这个库来读取图片(尤其是在用 PyTorch 的时候)。至于为什么 PIL 比较常用,我也不知道... 难道是 TorchVision 带来...
pip install scikit-image#或用conda conda install scikit-image 1. 2. 3. img= io.imread('test.jpg',as_grey=False) 1. 测试如下:数据格式是数组类型,数据维度[H,W,C],与opencv一致,读取顺序是RGB,与pillow一致 ipdb> img.shape (1080, 1920, 3) ...
for i, image in enumerate(resized_images): image.save(f"resized_image_{i}.jpg") 在这个示例中,我们使用`crop`函数将原始图像切割成多个小图像,然后使用`resize`函数将每个小图像调整为相同的大小。最后,我们将调整后的小图像保存到硬盘上,每个小图像对应一个文件。 通过这个示例,我们可以看到如何将Pillow库...
Pillow is an open-source library that adds support for opening, manipulating, and saving many different image file formats. importcv2# Read the imageimg=cv2.imread("example.jpg")# Compute the new size: half the original size height, width=img.shape[:2]new_size=(width//2, height//2)# ...