将原始图像resize并输出的python代码

时间: 2024-02-04 13:03:34 浏览: 139
下面是一个示例代码,可以将原始图像 resize 到指定尺寸并输出。 ```python from PIL import Image # 读取原始图像 img = Image.open('path/to/image.jpg') # 设置新的尺寸 new_size = (500, 500) # 将图像 resize 到新的尺寸 resized_img = img.resize(new_size) # 输出图像 resized_img.save('path/to/resized_image.jpg') ``` 请将 `path/to/image.jpg` 替换为原始图像的文件路径,将 `new_size` 替换为需要 resize 到的尺寸,将 `path/to/resized_image.jpg` 替换为输出图像的文件路径。
相关问题

用Python代码实现cv2.resize源码

好的,以下是用Python代码实现cv2.resize源码的示例: ```python import numpy as np def resize(src, dsize=None, fx=None, fy=None, interpolation=None): # 获取原始图像的行数和列数 h, w = src.shape[:2] # 如果指定了输出图像的大小,则计算缩放比例 if dsize is not None: fx = dsize[0] / w fy = dsize[1] / h # 如果指定了缩放比例,则计算输出图像的大小 if fx is not None and fy is not None: w = int(w * fx + 0.5) h = int(h * fy + 0.5) # 创建输出图像 dst = np.zeros((h, w, src.shape[2]), dtype=src.dtype) # 根据指定的插值方法进行缩放 if interpolation == cv2.INTER_NEAREST: for i in range(h): for j in range(w): x = int(j / fx + 0.5) y = int(i / fy + 0.5) dst[i, j] = src[y, x] elif interpolation == cv2.INTER_LINEAR: for i in range(h): for j in range(w): x = j / fx y = i / fy x1 = int(x) y1 = int(y) x2 = min(x1 + 1, src.shape[1] - 1) y2 = min(y1 + 1, src.shape[0] - 1) dx = x - x1 dy = y - y1 dst[i, j] = (1 - dx) * (1 - dy) * src[y1, x1] + dx * (1 - dy) * src[y1, x2] + (1 - dx) * dy * src[y2, x1] + dx * dy * src[y2, x2] elif interpolation == cv2.INTER_AREA: for i in range(h): for j in range(w): x1 = int(j / fx) y1 = int(i / fy) x2 = min(x1 + 1, src.shape[1] - 1) y2 = min(y1 + 1, src.shape[0] - 1) dst[i, j] = np.mean(src[y1:y2+1, x1:x2+1], axis=(0, 1)) elif interpolation == cv2.INTER_CUBIC: for i in range(h): for j in range(w): x = j / fx y = i / fy x1 = int(x) - 1 y1 = int(y) - 1 x2 = min(x1 + 4, src.shape[1] - 1) y2 = min(y1 + 4, src.shape[0] - 1) dx = x - x1 dy = y - y1 A = np.array([[1, x1, x1**2, x1**3], [1, x2, x2**2, x2**3], [0, 1, 2*x1, 3*x1**2], [0, 1, 2*x2, 3*x2**2]]) b = np.array([src[y1, x1], src[y2, x2], (src[y1, x2] - src[y1, x1]) / (x2 - x1), (src[y2, x2] - src[y2, x1]) / (x2 - x1)]) c = np.linalg.solve(A, b) dst[i, j] = c[0] + c[1]*x + c[2]*x**2 + c[3]*x**3 else: raise ValueError("Invalid interpolation method.") return dst ``` 注意:这里的代码仅是示例,具体实现可能与cv2.resize源码有所不同。

如何读取图片,将它resize并保存

要读取图片,将其resize并保存,可以使用Python中的PIL库(Python Imaging Library)。 以下是读取图片,将其resize并保存的代码示例: ```python from PIL import Image # 打开图片 img = Image.open('image.jpg') # 将图片resize为指定大小 new_img = img.resize((width, height)) # 保存图片 new_img.save('new_image.jpg') ``` 其中,`image.jpg`是原始图片的文件名,`width`和`height`是指定的新尺寸,`new_image.jpg`是resize后的新图片的文件名。 注意,PIL库需要额外安装,可以使用pip进行安装: ``` pip install pillow ```

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