python 设置输出图像的像素大小方法

Python有很多适用于图像处理的库，比如Pillow和matplotlib。接下来我将逐步介绍如何通过Pillow、matplotlib分别设置输出图像的像素大小。

1. 使用Pillow设置输出图像的像素大小

Pillow库是Python中最受欢迎的图像处理库之一，它可以通过修改图像的像素大小调整图像的大小。

下面是一个示例代码，它展示了如何使用Pillow库设置输出图像的像素大小：

from PIL import Image

# 将图像打开为Image对象
img = Image.open("example.jpg")

# 将像素大小设置为指定大小
output_size = (800, 600)
img.thumbnail(output_size)

# 保存图像
img.save("output_image.jpg")

在上面的代码中，我们使用了Pillow库的Image对象来将图像打开为图像对象。然后，我们使用了thumbnail()方法将图像的像素大小设置为指定的大小。最后，我们使用save()方法将图像保存到指定的文件中。

2. 使用matplotlib设置输出图像的像素大小

Matplotlib库是Python中支持数据可视化的主要库之一，它不仅可以创建图表，还可以创建基于图像的可视化。在matplotlib中，我们可以使用size属性来设置输出图像的像素大小。

下面是一个示例代码，它展示了如何使用matplotlib库设置输出图像的像素大小：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建一个随机图像数组
img_array = np.random.rand(400, 400)

# 将图像绘制为灰度图
plt.imshow(img_array, cmap='gray')

# 将图像保存为指定大小
output_size = (800, 600)
plt.gcf().set_size_inches(output_size[0]/100, output_size[1]/100)

# 保存图像
plt.savefig("output_image.jpg", dpi=100)

在上面的代码中，我们首先创建了一个随机的图像数组，然后使用imshow()函数将其绘制为灰度图。然后，我们使用gcf()函数获取当前图像，并使用set_size_inches()方法将其大小设置为指定大小。最后，我们使用savefig()函数将图像保存到指定的文件中。

以上是分别通过Pillow和Matplotlib库设置输出图像大小的示例。通过此攻略，你能更好地理解如何通过Python生成制定尺寸的图像。