python按照原图大小显示图片

你可以使用Pillow库来加载和显示图片，并且可以使用原图的大小来显示图片。以下是一个简单的示例代码：

from PIL import Image

# 加载图片
image = Image.open('example.jpg')

# 获取图片的原始大小
width, height = image.size

# 显示原始大小的图片
image.show()

在这个示例中，我们首先使用Pillow库中的`Image.open()`函数加载了一张图片。然后，我们使用`image.size`属性获取了图片的原始大小，并将其存储在`width`和`height`变量中。最后，我们使用`image.show()`函数以原始大小显示图片。

请注意，`image.show()`函数将使用你的系统默认图像查看器来显示图片。如果你想在Python中直接显示图片，可以使用Matplotlib库来完成。

相关问题

python（1）对某一张图片进行显示，显示图片的 size、模式和 format，旋转后显 示，转换为灰度图后进行显示、修改图片为原尺寸的一般进行显示

可以使用Python的Pillow库来对图片进行显示、旋转、转换为灰度图和修改大小等操作。

首先需要安装Pillow库，可以使用以下命令进行安装：

pip install Pillow

然后，使用以下代码对某一张图片进行显示，并显示其size、模式和format：

from PIL import Image

# 打开图片
img = Image.open('example.jpg')

# 显示图片
img.show()

# 输出图片的size、模式和format
print('图片size：', img.size)
print('图片模式：', img.mode)
print('图片format：', img.format)

旋转后显示可以使用`rotate()`函数，例如将图片顺时针旋转90度并显示：

# 顺时针旋转90度并显示
img_rotate = img.rotate(90)
img_rotate.show()

转换为灰度图后进行显示，可以使用`convert()`函数将图片转换为灰度图，然后再使用`show()`函数进行显示：

# 转换为灰度图并显示
img_gray = img.convert('L')
img_gray.show()

修改图片为原尺寸的一般进行显示可以使用`resize()`函数，例如将图片修改为原尺寸的一半并显示：

# 将图片修改为原尺寸的一半并显示
img_half = img.resize((int(img.size[0]/2), int(img.size[1]/2)))
img_half.show()

python读取图像像素大小发生变化

在Python中，特别是当使用`PIL` (Python Imaging Library) 或其后续版本 `Pillow` 来处理图像时，可能会遇到图像像素尺寸变化的情况。这种情况通常发生在你需要改变图像的分辨率，比如放大或缩小图像，或者是调整图像尺寸以适应特定的应用场景需求。以下是涉及到像素尺寸变化的一些常见操作和原理说明：

### 1. 改变图像尺寸的基本步骤

#### 使用Pillow库

安装Pillow库可以简化图像处理的任务：

pip install Pillow

之后，你可以通过下面的代码示例来改变图像的尺寸：

from PIL import Image

def resize_image(image_path, new_width, new_height):
    original_image = Image.open(image_path)
    resized_image = original_image.resize((new_width, new_height))
    return resized_image

# 示例使用方法
resized_image = resize_image("path_to_your_image.jpg", 200, 200)
resized_image.save("resized_image.jpg")

### 2. 参数影响效果

在上述函数中，`new_width` 和 `new_height` 参数决定了新图像的大小。如果你想保持原始比例不变，可以这样做：

resized_image = original_image.resize((new_width, None)) if new_height is None else original_image.resize((None, new_height))

这会使得图像按比例缩放，高度或宽度中的`None`会被自动调整以匹配另一个尺寸的比例。

### 3. 降低分辨率的影响

如果目标尺寸大于原图的尺寸，则图像将进行插值扩大；若目标尺寸小于原图，图像将按照原尺寸截取，可能丢失一部分内容。因此，增加尺寸时图像质量可能会提高（因为细节更多），减小尺寸时则可能导致失真（尤其是大幅度减少时）。

### 相关问题:

1. **如何仅改变图像的宽度而不改变高度?**
可以使用 `resize()` 函数的第二个参数为 `None`，并传入新的宽度值，让高度自动调整以保持纵横比一致。

2. **调整图片分辨率同时保证质量**
对于高分辨率到低分辨率的转化，选择合适的插值算法至关重要。Pillow提供多种插值方法（如`NEAREST`, `BILINEAR`, `HAMMING`, `BOX`, `bicubic`），应根据具体情况选择。

3. **在不同场景下选择最适合的图像缩放策略**
根据应用需求的不同（如网页展示、打印、移动设备显示等），选择适当的缩放策略非常重要。比如网页展示可能更倾向于快速加载而牺牲部分清晰度，而打印则可能追求高质量的输出。

理解图像尺寸的变化及其影响，可以帮助开发者根据实际需求高效地处理图像数据，优化资源使用，并提升用户体验。