基于Python如何实现批量缩放图片尺寸
偷偷努力,悄无声息地变强,然后惊艳所有人!哈哈,小伙伴们又来学习啦~今天我将给大家介绍《基于Python如何实现批量缩放图片尺寸》,这篇文章主要会讲到等等知识点,不知道大家对其都有多少了解,下面我们就一起来看一吧!当然,非常希望大家能多多评论,给出合理的建议,我们一起学习,一起进步!
方法一
在 Pillow 中,resize() 方法会强制将图片缩放到指定的大小,可能会导致图片变形或失真;而 thumbnail() 方法则会按比例缩小图片,同时保持原始宽高比,不会变形或失真。
具体来说,thumbnail() 方法会根据指定的最大宽度和高度,计算出合适的缩放比例,然后将图片按照该比例缩小,最终得到的图片宽度和高度都不会超过指定的大小。而 resize() 方法则直接将图片强制缩放到指定的大小,如果指定的大小与原始图片宽高比不同,则会变形或失真。
因此,如果要保持图片原始宽高比并缩小图片,建议使用 thumbnail() 方法;如果需要将图片强制缩放到指定大小,可以使用 resize() 方法,但要注意可能会导致失真或变形。
from PIL import Image import os dir = r'C:\Users\1\Desktop\ffmpeg\bin\final_results' out = r'C:\Users\1\Desktop\ffmpeg\bin\results' def resize_image(): for path in os.listdir(dir): img = os.path.join(dir, path) print(f'缩放图:【{img}】') with Image.open(img) as img: img.thumbnail((1280, 720)) img.save(os.path.join(out, path)) # 调用示例 resize_image()
方法二
import cv2 def resize_image(input_path, output_path, size): img = cv2.imread(input_path) height, width, _ = img.shape if width > height: scale = size / width else: scale = size / height img = cv2.resize(img, (int(width * scale), int(height * scale))) cv2.imwrite(output_path, img) # 调用示例 input_path = 'input.jpg' output_path = 'output.jpg' size = 640 # 宽度或高度为 640 resize_image(input_path, output_path, size)
在这个示例代码中,resize_image 函数接收三个参数:输入文件路径 input_path、输出文件路径 output_path,以及目标大小 size。在函数内部,首先用 cv2.imread 函数读取输入文件,并使用 shape 属性获取图片的宽度和高度。然后根据宽度和高度的大小关系,计算出缩放比例。最后使用 cv2.resize 函数将图片缩放到指定大小,并使用 cv2.imwrite 函数将缩放后的图片保存到输出文件。
需要注意的是,使用 OpenCV 库可能需要先安装相关依赖,具体安装方法可以查阅相关文档。另外,使用 OpenCV 库缩放图片时,要注意保持宽高比,避免变形或失真。具体来说,可以根据图片的宽高比,计算出缩放比例并将图片缩小到合适的尺寸。
方法三
from PIL import Image def resize_image(input_path, output_path, max_size): img = Image.open(input_path) width, height = img.size if max(width, height) > max_size: if width > height: new_width = max_size new_height = int(height * (max_size / width)) else: new_width = int(width * (max_size / height)) new_height = max_size img = img.resize((new_width, new_height)) img.save(output_path) # 调用示例 input_path = 'input.jpg' output_path = 'output.jpg' max_size = 640 # 最大边长为 640 resize_image(input_path, output_path, max_size)
在这个示例代码中,resize_image 函数接收三个参数:输入文件路径 input_path、输出文件路径 output_path,以及最大边长 max_size。在函数内部,首先使用 Image.open 函数读取输入文件,并使用 size 属性获取图片的宽度和高度。然后根据最大边长和图片大小的关系,计算出缩放比例。最后使用 resize 函数将图片缩放到指定大小,并使用 save 函数将缩放后的图片保存到输出文件。
需要注意的是,使用 Pillow 库的 resize 方法时,也要注意保持图片的宽高比,避免变形或失真。具体来说,可以根据图片的宽高比,计算出缩放比例并将图片缩小到合适的尺寸。
方法四(FFmpeg)
使用 ffmpeg 缩放视频尺寸的命令格式如下:
ffmpeg -i input.mp4 -vf scale=: output.mp4
其中,和 分别代表缩放后的视频宽度和高度,可以指定为具体的像素值,也可以使用百分比,如 50%。
例如,将一个输入视频文件 input.mp4 缩放为宽度为 640 像素,高度为 360 像素的输出视频文件 output.mp4,可以使用以下命令:
ffmpeg -i input.mp4 -vf scale=640:360 output.mp4
如果希望按照原始视频宽高比自动缩放,可以只指定宽度或高度,并保留原始视频宽高比:
# 指定宽度为 640 像素,高度按原始比例缩放 ffmpeg -i input.mp4 -vf scale=640:-1 output.mp4 # 指定高度为 360 像素,宽度按原始比例缩放 ffmpeg -i input.mp4 -vf scale=-1:360 output.mp4
还可以通过在 scale 参数前添加 force_original_aspect_ratio 选项,让 ffmpeg 在缩放过程中保留原始视频宽高比,以免变形:
ffmpeg -i input.mp4 -vf "scale=640:360:force_original_aspect_ratio=decrease,pad=640:360:(ow-iw)/2:(oh-ih)/2" output.mp4
以上就是《基于Python如何实现批量缩放图片尺寸》的详细内容,更多关于Python的资料请关注golang学习网公众号!

- 上一篇
- PHP 函数并行执行优化策略

- 下一篇
- PHP 调试中的性能优化策略,提升效率
-
- 文章 · python教程 | 56分钟前 |
- PyCharm正确启动与设置教程
- 245浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 1小时前 | 时区处理 Pythontime模块 操作系统时间机制 time.sleep() struct_time
- Python中time模块的实现与函数原理解析
- 140浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 1小时前 |
- Pandas三元组查找与统计分析方法
- 288浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 3小时前 |
- Python replace用法详解:字符串替换教学
- 233浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 3小时前 | docker Python版本 Dockerfile dockerrun dockerexec
- Docker查看Python版本的实用技巧
- 296浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 3小时前 |
- Python处理JSON数据全攻略:编码解码方法详解
- 138浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 3小时前 |
- Python中e表示科学计数法,用于大数或小数表示。
- 423浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 3小时前 |
- PyCharm新手入门指南零基础快速上手教程
- 110浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 3小时前 |
- Python模式匹配为何无报错?
- 248浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 4小时前 |
- Spyder显示Let's-Plot图表技巧
- 413浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 4小时前 |
- 正则表达式:\b.\bO\b.*IONS\b
- 198浏览 收藏
-
- 前端进阶之JavaScript设计模式
- 设计模式是开发人员在软件开发过程中面临一般问题时的解决方案,代表了最佳的实践。本课程的主打内容包括JS常见设计模式以及具体应用场景,打造一站式知识长龙服务,适合有JS基础的同学学习。
- 542次学习
-
- GO语言核心编程课程
- 本课程采用真实案例,全面具体可落地,从理论到实践,一步一步将GO核心编程技术、编程思想、底层实现融会贯通,使学习者贴近时代脉搏,做IT互联网时代的弄潮儿。
- 511次学习
-
- 简单聊聊mysql8与网络通信
- 如有问题加微信:Le-studyg;在课程中,我们将首先介绍MySQL8的新特性,包括性能优化、安全增强、新数据类型等,帮助学生快速熟悉MySQL8的最新功能。接着,我们将深入解析MySQL的网络通信机制,包括协议、连接管理、数据传输等,让
- 498次学习
-
- JavaScript正则表达式基础与实战
- 在任何一门编程语言中,正则表达式,都是一项重要的知识,它提供了高效的字符串匹配与捕获机制,可以极大的简化程序设计。
- 487次学习
-
- 从零制作响应式网站—Grid布局
- 本系列教程将展示从零制作一个假想的网络科技公司官网,分为导航,轮播,关于我们,成功案例,服务流程,团队介绍,数据部分,公司动态,底部信息等内容区块。网站整体采用CSSGrid布局,支持响应式,有流畅过渡和展现动画。
- 484次学习
-
- 千音漫语
- 千音漫语,北京熠声科技倾力打造的智能声音创作助手,提供AI配音、音视频翻译、语音识别、声音克隆等强大功能,助力有声书制作、视频创作、教育培训等领域,官网:https://qianyin123.com
- 300次使用
-
- MiniWork
- MiniWork是一款智能高效的AI工具平台,专为提升工作与学习效率而设计。整合文本处理、图像生成、营销策划及运营管理等多元AI工具,提供精准智能解决方案,让复杂工作简单高效。
- 299次使用
-
- NoCode
- NoCode (nocode.cn)是领先的无代码开发平台,通过拖放、AI对话等简单操作,助您快速创建各类应用、网站与管理系统。无需编程知识,轻松实现个人生活、商业经营、企业管理多场景需求,大幅降低开发门槛,高效低成本。
- 299次使用
-
- 达医智影
- 达医智影,阿里巴巴达摩院医疗AI创新力作。全球率先利用平扫CT实现“一扫多筛”,仅一次CT扫描即可高效识别多种癌症、急症及慢病,为疾病早期发现提供智能、精准的AI影像早筛解决方案。
- 311次使用
-
- 智慧芽Eureka
- 智慧芽Eureka,专为技术创新打造的AI Agent平台。深度理解专利、研发、生物医药、材料、科创等复杂场景,通过专家级AI Agent精准执行任务,智能化工作流解放70%生产力,让您专注核心创新。
- 321次使用
-
- Flask框架安装技巧:让你的开发更高效
- 2024-01-03 501浏览
-
- Django框架中的并发处理技巧
- 2024-01-22 501浏览
-
- 提升Python包下载速度的方法——正确配置pip的国内源
- 2024-01-17 501浏览
-
- Python与C++:哪个编程语言更适合初学者?
- 2024-03-25 501浏览
-
- 品牌建设技巧
- 2024-04-06 501浏览