python图像下采样代码，多种

下采样（也称为降采样）是指将图像的分辨率降低，从而减少图像的像素数量。这可以减小图像的文件大小并提高处理效率。以下是几种常见的Python图像下采样代码。

### 1. Pillow库

Pillow是Python Imaging Library（PIL）的一个分支，提供了丰富的图像处理功能。使用Pillow库进行图像下采样非常简单。下面的代码展示了如何使用Pillow库对图像进行下采样：

from PIL import Image

image = Image.open("image.jpg")  # 打开图像文件
width, height = image.size  # 获取图像的宽度和高度
ratio = 0.5  # 缩小的比例
new_width = int(width * ratio)  # 计算新的宽度
new_height = int(height * ratio)  # 计算新的高度
new_image = image.resize((new_width, new_height))  # 缩小图像
new_image.save("new_image.jpg")  # 保存新图像

### 2. OpenCV库

OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了许多图像处理函数。使用OpenCV库对图像进行下采样也非常简单。下面的代码展示了如何使用OpenCV库对图像进行下采样：

import cv2

image = cv2.imread("image.jpg")  # 读取图像文件
scale_percent = 50  # 缩小的比例
width = int(image.shape[1] * scale_percent / 100)  # 计算新的宽度
height = int(image.shape[0] * scale_percent / 100)  # 计算新的高度
dim = (width, height)  # 新的尺寸
new_image = cv2.resize(image, dim, interpolation=cv2.INTER_AREA)  # 缩小图像
cv2.imwrite("new_image.jpg", new_image)  # 保存新图像

### 3. Scikit-image库

Scikit-image是一个基于Python的图像处理库，提供了许多图像处理函数。使用Scikit-image库对图像进行下采样也非常简单。下面的代码展示了如何使用Scikit-image库对图像进行下采样：

from skimage import io, transform

image = io.imread("image.jpg")  # 读取图像文件
scale_percent = 0.5  # 缩小的比例
new_width = int(image.shape[1] * scale_percent)  # 计算新的宽度
new_height = int(image.shape[0] * scale_percent)  # 计算新的高度
new_image = transform.resize(image, (new_height, new_width))  # 缩小图像
io.imsave("new_image.jpg", new_image)  # 保存新图像

这三种方法都可以有效地对图像进行下采样，选择哪种方法取决于你对哪个库更熟悉。