captcha_image.resize

这是一个Python中Pillow库中的方法，用于调整图片的大小。它接受一个元组作为参数，表示新图片的大小。例如，如果要将图片调整为300x300像素大小，可以使用以下代码：

from PIL import Image

image = Image.open('example.jpg')
resized_image = image.resize((300, 300))
resized_image.save('resized_example.jpg')

这将打开名为'example.jpg'的图片，将其调整为300x300像素大小，并将其保存为'resized_example.jpg'。

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import io from pathlib import Path from PIL import Image def parse_bg_captcha(img, im_show=False, save_path=None): if isinstance(img, (str, Path)): _img = Image.open(img) elif isinstance(img, bytes): _img = Image.open(io.BytesIO(img)) else: raise ValueError(f'输入图片类型错误, 必须是<type str>/<type Path>/<type bytes>: {type(img)}') # 图片还原顺序, 定值 _Ge = [39, 38, 48, 49, 41, 40, 46, 47, 35, 34, 50, 51, 33, 32, 28, 29, 27, 26, 36, 37, 31, 30, 44, 45, 43, 42, 12, 13, 23, 22, 14, 15, 21, 20, 8, 9, 25, 24, 6, 7, 3, 2, 0, 1, 11, 10, 4, 5, 19, 18, 16, 17] w_sep, h_sep = 10, 80 # 还原后的背景图 new_img = Image.new('RGB', (260, 160)) for idx in range(len(_Ge)): x = _Ge[idx] % 26 * 12 + 1 y = h_sep if _Ge[idx] > 25 else 0 # 从背景图中裁剪出对应位置的小块 img_cut = _img.crop((x, y, x + w_sep, y + h_sep)) print(img_cut) # 将小块拼接到新图中 new_x = idx % 26 * 10 new_y = h_sep if idx > 25 else 0 new_img.paste(img_cut, (new_x, new_y)) save_path = Path(save_path).resolve().str() new_img.save(save_path) return new_img if name == 'main': parse_bg_captcha("bg.webp", im_show=True, save_path='bg.jpg') 使用node.js的sharp图像处理库实现类似于这段代码的作用

在Node.js中，可以使用Sharp库来进行图像处理。下面是一个类似于Python中的代码的Node.js版本：

const sharp = require('sharp');
const fs = require('fs');

function parse_bg_captcha(img, im_show=false, save_path=null) {
sharp(img)
.extract([0, 0, 12, 80]) // 裁剪
.resize(10, 80) // 缩放
.toBuffer(function(err, buffer) {
if (err) throw err;
fs.writeFileSync(`./temp/0.jpg`, buffer); // 写入文件
})
// 其他裁剪、操作步骤可以在这里继续添加
}

// 使用
parse_bg_captcha('bg.webp', true, './bg.jpg');

请注意，这只是一个简单的示例，如果需要更多的图像处理操作，需要在代码中添加更多的sharp操作。