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我该怎么做ImageOps.fit公司不是庄稼?

python-imaging-library python

softbear · 技术社区 · 7 年前

ImageOps.fit(source28x32, (128, 128)) 不裁剪上/下/侧边就能合身?我真的要找到的方面,相应地调整大小,使放大的版本不超过128x128,然后添加边界像素(或中心的图像在128x128画布)?请注意,源可以是任何比例,28x32只是一个例子。

源图像(28x32)

安装图像(128x128)

这是我迄今为止的尝试,不是特别优雅

def fit(im):
    size = 128

    x, y = im.size
    ratio = float(x) / float(y)
    if x > y:
        x = size
        y = size * 1 / ratio
    else:
        y = size
        x = size * ratio
    x, y = int(x), int(y)
    im = im.resize((x, y))

    new_im = Image.new('L', (size, size), 0)
    new_im.paste(im, ((size - x) / 2, (size - y) / 2))
    return new_im

新安装的图像

1 回复 | 直到 7 年前

Alistair Carscadden 7 年前

下面是在这两种语言中实现的函数 PIL 和 cv2 . 输入可以是任何大小;该函数找到将最大边拟合到所需宽度所需的比例,然后将其放置到所需宽度的黑色方形图像上。

def resize_PIL(im, output_edge):
    scale = output_edge / max(im.size)
    new = Image.new(im.mode, (output_edge, output_edge), (0, 0, 0))
    paste = im.resize((int(im.width * scale), int(im.height * scale)), resample=Image.NEAREST)
    new.paste(paste, (0, 0))
    return new

在cv2中

def resize_cv2(im, output_edge):
    scale = output_edge / max(im.shape[:2])
    new = np.zeros((output_edge, output_edge, 3), np.uint8)
    paste = cv2.resize(im, None, fx=scale, fy=scale, interpolation=cv2.INTER_NEAREST)
    new[:paste.shape[0], :paste.shape[1], :] = paste
    return new

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