python保存图片时如何和原图大小一致

要在Python中保存图片并与原图大小一致,可参考以下完整攻略:

1. 使用PIL库加载图片

Python Imaging Library(PIL)是Python的基本图像处理库之一,可用于打开、保存和编辑各种图像格式。在这个过程中,我们需要使用PIL库来加载图片并获取其大小。

示例代码:

from PIL import Image

# 加载原图
im = Image.open('original_image.png')

# 获取原图的宽度和高度
width, height = im.size

在这个示例中,我们使用Image.open方法加载了一个名为original_image.png的图片,并使用size属性获取了它的宽度和高度。

2. 创建一个新的PIL图像对象

要将原图大小应用到保存的图片上,我们需要创建一个新的PIL图像对象,其大小与原图大小相同。

示例代码:

from PIL import Image

# 加载原图
im = Image.open('original_image.png')

# 获取原图的宽度和高度
width, height = im.size

# 创建一个新的PIL图像对像
new_im = Image.new('RGBA', (width, height), (255, 255, 255, 0))

在这个示例中,我们使用了Image.new方法创建了一个大小与原图相同的透明RGBA图像,用于保存图像。

3. 复制原图的像素到新的图像对象

现在,我们需要从原图像复制像素到新的PIL图像对象中。这可以通过paste方法和im对象的getdata方法实现,其中paste方法用于将像素复制到新图像中,而getdata方法用于从原图中获取像素。

示例代码:

from PIL import Image

# 加载原图
im = Image.open('original_image.png')

# 获取原图的宽度和高度
width, height = im.size

# 创建一个新的PIL图像对像
new_im = Image.new('RGBA', (width, height), (255, 255, 255, 0))

# 复制像素到新的图像
new_im.putdata(list(im.getdata()))

# 将新图像保存为PNG格式
new_im.save('new_image.png')

在这个示例中,我们使用了putdata方法将原图中的像素复制到新图像中,并使用save方法将新图像保存为PNG格式。

示例说明

示例1: 保存JPEG格式图像

以下示例代码展示了如何使用以上方法保存JPEG格式图像:

from PIL import Image

# 加载原图
im = Image.open('original_image.jpg')

# 获取原图的宽度和高度
width, height = im.size

# 创建一个新的PIL图像对像
new_im = Image.new('RGB', (width, height), (255, 255, 255))

# 复制像素到新的图像
new_im.putdata(list(im.getdata()))

# 将新图像保存为JPEG格式
new_im.save('new_image.jpg', quality=95, optimize=True)

在这个示例中,我们使用了JPEG格式的原图,并使用了qualityoptimize参数来控制保存图像的质量和优化级别。

示例2: 保存GIF格式图像

以下示例代码展示了如何使用以上方法保存GIF格式图像:

from PIL import Image

# 加载原图
im = Image.open('original_image.gif')

# 获取原图的宽度和高度
width, height = im.size

# 创建一个新的PIL图像对像
new_im = Image.new('RGBA', (width, height), (255, 255, 255, 0))

# 复制像素到新的图像
new_im.putdata(list(im.getdata()))

# 将新图像保存为GIF格式
new_im.save('new_image.gif', transparency=0)

在这个示例中,我们使用了GIF格式的原图,并使用了transparency参数来指定透明度的值。

本站文章如无特殊说明,均为本站原创,如若转载,请注明出处:python保存图片时如何和原图大小一致 - Python技术站

(0)
上一篇 2023年5月13日
下一篇 2023年5月13日

相关文章

  • python seaborn heatmap可视化相关性矩阵实例

    以下是关于“Python Seaborn Heatmap 可视化相关性矩阵实例”的完整攻略。 背景 Seaborn 是 Python 中常用的数据可视化库之一,提供了各种绘图函数和工具,包括散点图、折线图、柱状图、热力图等。本攻略将介绍如何使用 Seaborn 中的 heatmap 函数可视化相关性矩阵。 步骤 步骤一:导入模块 在使用 Seaborn 中的…

    python 2023年5月14日
    00
  • python+numpy+matplotalib实现梯度下降法

    以下是关于“Python+Numpy+Matplotlib实现梯度下降法”的完整攻略。 背景 梯度下降法是一种常用的优化算法,用于求解函数的最小值。在机器学习中,梯度下降法常用于解决模型的参数。本攻略将详细介绍如何使用 Python、Numpy 和 Matplotlib 实现梯度下降法。 实现梯度下降法的步骤 以下是实现梯度下降法的步骤: 定义损失函数 初始…

    python 2023年5月14日
    00
  • 详解numpy.ndarray.reshape()函数的参数问题

    numpy.ndarray.reshape()函数用于将数组重塑为新的形状。它接受一个整数元组参数newshape,用于指定新的形状。在使用reshape()函数时,需要注意一些参数问题,下面是详细讲解: 参数问题 在使用reshape()函数时,需要注意以下参数问题: 新形状的元素数量必须与原始数组的元素数量相同,否则会引发ValueError异常。 如果…

    python 2023年5月14日
    00
  • 使用LibTorch进行C++调用pytorch模型方式

    使用LibTorch进行C++调用pytorch模型是一种常见的操作。下面将对如何使用LibTorch进行C++调用pytorch模型方式进行详细的讲解。 1. 安装LibTorch 首先需要从官网 https://pytorch.org/ 下载与你的CUDA版本和操作系统匹配的LibTorch库。 下载完成后,将下载的文件解压到你想要安装的目录。然后,在运…

    python 2023年5月14日
    00
  • numpy中实现ndarray数组返回符合特定条件的索引方法

    以下是关于“numpy中实现ndarray数组返回符合特定条件的索引方法”的完整攻略。 NumPy简介 NumPy是Python中的一个开源数学库用于处理大型维数组和矩阵。它提供了高效的数组和数学函数,可以用于学计算、数据分析、机器习等域。 NumPy的主要特点包括: 多维数组对象ndarray,支持向量化算和广播功能。 用于对数组快速操作的标准数学函数。 …

    python 2023年5月14日
    00
  • python numpy中multiply与*及matul 的区别说明

    在Numpy中,有三种方式可以进行矩阵乘法运算,分别是multiply函数、*运算符和matmul函数。本文将详细介绍这三种方式的区别,并提供一些示例来说明它们之间的关系。 multiply函数 在Numpy中,multiply函数用于对两个数组中的元素进行逐位相乘。它的语法如下: numpy.multiply(x1, x2, /, out=None, *,…

    python 2023年5月14日
    00
  • np.where()[0] 和 np.where()[1]的具体使用

    在NumPy中,np.where()函数用于返回满足条件的元素的索引。当我们使用np.where()函数时,它会返回一个元组,其中第一个元素是满足条件的元素的行索引,第二个元素是满足条件的元素的列索引。我们可以使用[0]和[1]来访问这些索引。以下是np.where()[0]和np.where()[1]的具体使用的完整攻略: 使用np.where()[0]和…

    python 2023年5月14日
    00
  • NumPy 数学函数及代数运算的实现代码

    NumPy是Python中一个重要的科学计算库,提供了高效的多维数组和各种派生对象,以于计算各种函数。本文将深入讲解NumPy中的数学函数及代数运算的实现代码,包括常用的数学函数和代数运算。 NumPy中的数学函数 NumPy中提供了各种数学函数,包括三角函数、指数函数、对数函数、双曲函数等。下面是一些常用的数学函数及其实现代码: 三角函数 import n…

    python 2023年5月13日
    00
合作推广
合作推广
分享本页
返回顶部