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详解Python PIL ImageOps.fit()方法

  • Post category:Python

当你需要调整图像大小以适应某个给定的框架时，PIL的ImageOps库中的fit()方法可以帮助你实现。它可以通过切割和调整比例来缩放图像并填补空白，以适应给定的大小。

方法原型

ImageOps.fit(image, size, method=0, bleed=0.0, centering=(0.5, 0.5))

参数说明

  • image – 要调整大小的输入图像，必须是PIL实例。
  • size – 一个由两个整数组成的元组(width, height)，表示调整后的宽度和高度。
  • method – 可选参数，是调整图像大小的算法。默认为0，可选参数为：
    • 0（Image.NEAREST）：最邻近插值
    • 1（Image.BOX）：盒子插值
    • 2（Image.BILINEAR）：双线性插值
    • 3（Image.HAMMING）：汉明窗插值
    • 4（Image.BICUBIC）：双三次插值
    • 5（Image.LANCZOS）：Lanczos窗插值。
  • bleed – 一个[0，1]之间的数字，表示如果目标比输入小，图像应该向外放大多少。默认为0.0，即不扩张。
  • centering – 一个由两个浮点数组成的元组(x, y)，分别表示水平和垂直方向上的对齐位置。默认值是(0.5, 0.5)，表示将图片放置于目标框的中心位置。

示例

下面是一个简单的示例，说明了如何使用fit()方法将一张图片调整为指定尺寸：

from PIL import Image, ImageOps

# 读取图片
image = Image.open("example.jpg")
# 调整大小
size = (500, 500)
resized_image = ImageOps.fit(image, size)
# 保存图片
resized_image.save("resized_example.jpg")

此外，如果实际图像的大小与期望大小不同，则可以通过bleed参数放大图像并向外扩展。下面是一个将一张图像调整为较小比例的示例：

from PIL import Image, ImageOps

# 读取图片
image = Image.open("example.jpg")
# 调整大小
size = (200, 200)
bleed = 0.2
resized_image = ImageOps.fit(image, size, bleed=bleed)
# 保存图片
resized_image.save("resized_example.jpg")

在这个示例中，我们将图像大小调整为200 x 200，并将bleed参数设置为0.2，这意味着我们将图像向外放大了20％，以适应目标尺寸。

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