图片的放大和缩小python

可以使用Python的Pillow库来进行图片的放大和缩小。以下是一个简单的示例代码：

from PIL import Image

# 打开图片
im = Image.open('image.jpg')

# 缩小图片
im_resized = im.resize((im.width // 2, im.height // 2))
im_resized.save('image_resized.jpg')

# 放大图片
im_enlarged = im.resize((im.width * 2, im.height * 2))
im_enlarged.save('image_enlarged.jpg')

在这个示例中，我们先打开一张名为 `image.jpg` 的图片。然后，我们使用 `resize` 方法来缩小或放大图片。在缩小图片时，我们指定了新的宽度和高度，这里将原来的宽度和高度都除以2。在放大图片时，我们同样指定了新的宽度和高度，这里将原来的宽度和高度都乘以2。最后，我们将缩小和放大后的图片保存到了新的文件中。

注意，这里的 `resize` 方法并没有改变原始图片对象 `im`，而是返回了一个新的图片对象。如果要在原始图片对象上进行操作，可以使用 `im.thumbnail` 方法来缩小图片，或者使用 `im.resize` 方法并将 `inplace=True` 参数设置为 `True` 来直接在原始图片对象上进行修改。

相关问题

相片放大缩小python

### 使用 Python 进行图像缩放

#### 利用 PIL 库进行图像缩放

对于图像的放大与缩小，`PIL`库提供了便捷的方法来调整图像大小。通过导入 `Image` 类可以轻松读取、修改以及保存图像文件。

from  PIL import Image

def resize_image(input_path, output_path, size):
    with Image.open(input_path) as img:
        resized_img = img.resize(size, Image.ANTIALIAS)
        resized_img.save(output_path)

resize_image('input.jpg', 'output_resized.jpg', (800,  600))

上述代码展示了如何定义一个函数 `resize_image()` 来改变指定路径下图片尺寸至给定的目标宽度和高度，并保持较好的质量[^1]。

#### 结合 NumPy 和 Matplotlib 实现更复杂的操作

除了基本的缩放功能外，有时还需要对图像执行更加精细的操作，这时就可以借助于 `NumPy` 数组运算能力和 `Matplotlib` 的绘图能力来进行复杂变换。

import  numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.ndimage import zoom

img_array = plt.imread('example.png')
zoomed_img = zoom(img_array,  (2,  2,  1))  #  放大两倍
plt.imshow(zoomed_img)
plt.axis('off')    #  不显示坐标轴
plt.show()

这里展示了一个例子，其中使用了 `scipy.ndimage.zoom()` 函数来实现基于数组级别的图像放大效果[^2]。

#### 局部区域的选择性放大

当只需要关注某些特定部分时，则可以通过编程方式选取这些感兴趣区（ROI），并对它们单独应用放大算法后再拼接回原图中相应位置上形成最终结果。

from PIL import Image, ImageDraw

original_image = Image.open("source.jpg")
roi_area_1 = (50,  50, 200,  200)   # 定义第一个兴趣区的位置
cropped_region_1 = original_image.crop(roi_area_1).resize((400,  400),  Image.ANTIALIAS)

result_image = Image.new('RGB', (original_image.width *  2,  max(original_image.height, cropped_region_1.height)))
result_image.paste(original_image, (0, 0))
result_image.paste(cropped_region_1, (original_image.width, 0))

draw = ImageDraw.Draw(result_image)
draw.rectangle([*roi_area_1], outline="red", width=3)

result_image.save("final_result_with_highlighted_ROI_and_zoom_in.jpg")

此段程序实现了从源图像中裁剪出一个小范围的兴趣区并将其放大四倍后放置在新创建的结果图像右侧，同时还在原始位置周围绘制红色边框以便识别被选中的区域[^3]。

python放大和缩小图像

可以使用Python中的Pillow库来实现图像的放大和缩小。下面是一个简单的示例代码：

from PIL import Image

# 打开图像
img = Image.open('image.jpg')

# 缩小图像
small_img = img.resize((img.size[0]//2, img.size[1]//2))
small_img.save('small_image.jpg')

# 放大图像
large_img = img.resize((img.size[0]*2, img.size[1]*2))
large_img.save('large_image.jpg')

其中，`resize()`函数接受一个元组作为参数，表示新图像的大小。这里采用原图像大小的一半来缩小图像，采用原图像大小的两倍来放大图像。最后，使用`save()`函数将处理后的图像保存到指定的路径。