Python图像恢复
Python是一个面向对象编程常用语言,用于网页图像相关任务可视化或通过OpenCV和Scikit学习等框架使用Python机学习操作
缩小图像大小意味着通过除去像素改变维度放大图像增加像素数,但质量低任一种方式,图像侧比变化,结果失真
文章描述如何调整大小图像散装Pillow库-Python成像库广受欢迎的叉子并保持质量和侧比 OpenCV中 由计算机视觉编程函数组成的强健库并解释如何通过自动化改尺寸并裁剪多云图像
Python带Pillow调整图像大小
Pillow是Python成像库的叉子支持Python3和多图像格式,包括PNG、JPEG、TIFF和PM从文件加载图像、创建新图像或为图像生成独立实例时,创建PIL图像类实例
调整Pillow图像大小变换大小
方法 :
- 导入 PIL
图像显示
类 :PIL导入图像
- 从文件加载图像
打开()
函数 :图像=图像.open
上命令返回
图像显示
对象.万一失败,命令返回OSERROR
异常点 - 调用
变换大小
方法新建图像实例,传递图普尔参数双整数说明宽度和高度图像=图像.open
新图像=图像.serve
new_image.save('myimage_500.jpg')
注释 :非修改图像文件,此函数返回单片
图像显示
实例新维度
上头变换大小
方法有两个缺陷
- 常时重定位精确宽度和高度改变图像侧比,导致偏转
- 设置新实例大小大于原创实例
变换大小
点亮实例 降低质量
作为一种解决办法以更高级Pillow法调整图像大小缩略图 ()
:
- 执行以上程序步骤1和2
- 调用
缩略图 ()
方法上图像显示
实例,传递图普尔参数双整数说明宽度和高度图像=image.open
图像.thumbnail((400,400))
image.save('image_thumbnail.jpg')
打印量(图像.规模)#输出量:400,350
下显示打印
大小新实例为 400x350像素侧比原图像不变此外,如果原创维度小于新实例指定维度,缩略图 ()
返回相同大小实例
Python带OpenCV调整图像大小
OpenCV是一个开源计算机视像库,有数千机学习深学习算法,用于面部检测、对象识别和许多其他计算机视像任务多位计算机视觉模型需要一定大小和质量水平图像,重定大小至关重要。判定图像变异最优性实验
以下是全语法变换大小
OpenCV方法
src,descript,fx,fy,插值
参数如下:
src系统 | 文件路径输入图像 |
宽度 | 大小输出图像,它坚持语法(宽度高度) . |
fx | X轴尺度因子 |
微信 | 比例因子Y轴 |
插值 | 技术重定进程增除像素默认值cv2.INTER_LINEAR . |
注释 :任意应用宽度
或fx
并微信
或全部三个
执行简单重排任务OpenCV
- OpenCV库导入
导入cv2
maplotlib.pyplot导入
- 获取样本图像并具体说明当前大小
#阅读图像
img=cv2.imread("myimage.jpg")
print('Imagewidth is',img.shape[
print('图像高度',img.shape[0]
- 缩放图像,例如800x600像素大小为300x300像素
Cv2.重裁规模(IMG,300300)
上例用Pillow重定图像大小法,此程序改变侧比,引起反射维护比例,运行下命令调整图像大小至宽度和高度的75%
Ing_75=cv2重裁大小(img,None,fx=0.75,Fy=0.75)
外加重裁实例大于原创,可定制重裁运算插值即便这样做会造成质量损失,也可能是某些计算机视频应用的正确选择
以上为值插值
参数 :
cv2.INTER_LINEAR |
标准双线性插值 理想放大图像 |
cv2.INTER_NEAREST |
近邻插值,虽然快速运行,但生成阻塞图像 |
Cv2.INTER_AREA |
插值像素区域缩放图像 |
Cv2.INTER_CUBIC |
双元插值4x4像素邻里,虽然运行速度慢,但生成高质量实例 |
cv2.INTER_LANCZOS4 |
Lanczos插值 8x8像素邻接 |
缩放裁剪Python图像通过自动化云化
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也可以通过自动化调整图像大小,用AI聚焦最重要的元素,或根据网站设计调整图像大小,例如用宽度、高度和宽度比表示新图像实例修饰符云型后自动执行重裁任务以达标无需人工操作
取下1200x1200像素图像
大小为200x200像素并带作物、尺度、填充板和板块产生下列图像:
自动化图像重定位云式裁剪