本篇内容介绍了“怎么使用Python批量缩放图片尺寸”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！
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在 Pillow 中，resize() 方法会强制将图片缩放到指定的大小，可能会导致图片变形或失真；而 thumbnail() 方法则会按比例缩小图片，同时保持原始宽高比，不会变形或失真。
具体来说，thumbnail() 方法会根据指定的最大宽度和高度，计算出合适的缩放比例，然后将图片按照该比例缩小，最终得到的图片宽度和高度都不会超过指定的大小。而 resize() 方法则直接将图片强制缩放到指定的大小，如果指定的大小与原始图片宽高比不同，则会变形或失真。
因此，如果要保持图片原始宽高比并缩小图片，建议使用 thumbnail() 方法；如果需要将图片强制缩放到指定大小，可以使用 resize() 方法，但要注意可能会导致失真或变形。
from PIL import Image
import os
dir = r'C:\Users\1\Desktop\ffmpeg\bin\final_results'
out = r'C:\Users\1\Desktop\ffmpeg\bin\results'
def resize_image():
for path in os.listdir(dir):
img = os.path.join(dir, path)
print(f'缩放图:【{img}】')
with Image.open(img) as img:
img.thumbnail((1280, 720))
img.save(os.path.join(out, path))
# 调用示例
resize_image()import cv2 def resize_image(input_path, output_path, size): img = cv2.imread(input_path) height, width, _ = img.shape if width > height: scale = size / width else: scale = size / height img = cv2.resize(img, (int(width * scale), int(height * scale))) cv2.imwrite(output_path, img) # 调用示例 input_path = 'input.jpg' output_path = 'output.jpg' size = 640 # 宽度或高度为 640 resize_image(input_path, output_path, size)
在这个示例代码中，resize_image 函数接收三个参数：输入文件路径 input_path、输出文件路径 output_path，以及目标大小 size。在函数内部，首先用 cv2.imread 函数读取输入文件，并使用 shape 属性获取图片的宽度和高度。然后根据宽度和高度的大小关系，计算出缩放比例。最后使用 cv2.resize 函数将图片缩放到指定大小，并使用 cv2.imwrite 函数将缩放后的图片保存到输出文件。
需要注意的是，使用 OpenCV 库可能需要先安装相关依赖，具体安装方法可以查阅相关文档。另外，使用 OpenCV 库缩放图片时，要注意保持宽高比，避免变形或失真。具体来说，可以根据图片的宽高比，计算出缩放比例并将图片缩小到合适的尺寸。
from PIL import Image def resize_image(input_path, output_path, max_size): img = Image.open(input_path) width, height = img.size if max(width, height) > max_size: if width > height: new_width = max_size new_height = int(height * (max_size / width)) else: new_width = int(width * (max_size / height)) new_height = max_size img = img.resize((new_width, new_height)) img.save(output_path) # 调用示例 input_path = 'input.jpg' output_path = 'output.jpg' max_size = 640 # 最大边长为 640 resize_image(input_path, output_path, max_size)
在这个示例代码中，resize_image 函数接收三个参数：输入文件路径 input_path、输出文件路径 output_path，以及最大边长 max_size。在函数内部，首先使用 Image.open 函数读取输入文件，并使用 size 属性获取图片的宽度和高度。然后根据最大边长和图片大小的关系，计算出缩放比例。最后使用 resize 函数将图片缩放到指定大小，并使用 save 函数将缩放后的图片保存到输出文件。
需要注意的是，使用 Pillow 库的 resize 方法时，也要注意保持图片的宽高比，避免变形或失真。具体来说，可以根据图片的宽高比，计算出缩放比例并将图片缩小到合适的尺寸。
使用 ffmpeg 缩放视频尺寸的命令格式如下：
ffmpeg -i input.mp4 -vf scale=: output.mp4
其中，和 分别代表缩放后的视频宽度和高度，可以指定为具体的像素值，也可以使用百分比，如 50%。
例如，将一个输入视频文件 input.mp4 缩放为宽度为 640 像素，高度为 360 像素的输出视频文件 output.mp4，可以使用以下命令：
ffmpeg -i input.mp4 -vf scale=640:360 output.mp4
如果希望按照原始视频宽高比自动缩放，可以只指定宽度或高度，并保留原始视频宽高比：
# 指定宽度为 640 像素，高度按原始比例缩放 ffmpeg -i input.mp4 -vf scale=640:-1 output.mp4 # 指定高度为 360 像素，宽度按原始比例缩放 ffmpeg -i input.mp4 -vf scale=-1:360 output.mp4
还可以通过在 scale 参数前添加 force_original_aspect_ratio 选项，让 ffmpeg 在缩放过程中保留原始视频宽高比，以免变形：
ffmpeg -i input.mp4 -vf "scale=640:360:force_original_aspect_ratio=decrease,pad=640:360:(ow-iw)/2:(oh-ih)/2" output.mp4
“怎么使用Python批量缩放图片尺寸”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注创新互联网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！
