#Pillow库的resize((width,height),resample) #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.NEAREST :低质量 # Image.BILINEAR:双线性 # Image.BICUBIC :三次样条插值 # Image.ANTIALIAS:高质量 参见图像算法在数值计算中的应用(2):图像缩放 二、缩放,改变width和height参数 resample=...
PIL 模块的 resize 操作: 1. 从文件中读取图片,然后 resize 大小: importmatplotlib.pyplot as pltimportnumpy as npfromPILimportImage img=Image.open(r"1.jpg")print("原图的height,weight分别为:", np.asarray(img).shape[:2]) plt.imshow(np.asarray(img)) plt.show() height, weight= (np.asarr...
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...
在使用Pillow库中的resize函数缩小图片时,选择合适的取样方式(重采样滤波器)对于保持图片质量至关重要。以下是几种常见的取样方式及其特点,以及推荐使用的一种取样方式: NEAREST(最近邻插值): 特点:计算速度快,但质量较差,容易出现锯齿状边缘。 适用场景:对速度要求较高,但对质量要求不高的情况。 BILINEAR(双线性插...
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...
Python Pillow(PIL 第三方模块)和 cv2 (opencv第三方模块)对图片的 resize 操作 (缩放图片大小) PIL 模块的 resize 操作: 1. 从文件中读取图片,然后 resize 大小: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from PIL import Image img=Image.open(r"1.jpg")...
因此，作者决定比较一下 Python 中常用的两个图像处理库 Pillow 和 OpenCV 中 resize 的区别，并记录一些需要注意的坑点。在深度学习领域，PIL 被广泛应用，许多项目使用 PIL 加载和处理图片。在 TorchVision Transforms on PIL Image 中，有很多针对 PIL Image 的方法。然而，对于视频处理，首选工具是 ...
Install python-resize-image using pip: pip install python-resize-image Usage python-resize-image takes as first argument aPIL.Imageand thensizeargument which can be a single integer or tuple of two integers. In the following example, we open an image,cropit and save as new file: ...
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...
from PIL import Image Then go on like so: image = Image.open('/example/path/to/image/file.jpg/') image.thumbnail((80, 80), Image.ANTIALIAS) image.save('/some/path/thumb.jpg', 'JPEG', quality=88) Solution 2: If you have used Pillow instead of PIL, you might find the information...