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python放大图片和画方格实现算法

时间:2021-01-25 00:51     来源/作者:Meileone

本文实例为大家分享了python放大图片和画方格的具体代码,供大家参考,具体内容如下

1、Python 放大图片和画方格算法

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#!C:/Python27
# -*- coding: utf-8 -*- 
import os 
import sys 
from PIL import Image,ImageDraw 
   
 
def make_doc_data(lf):
   
  #li, ri = make_regalur_image(Image.open(lf)), make_regalur_image(Image.open(rf))#两张图片方法
  li = Image.open(lf)
   
  size = (256, 256)
  #几何转变,全部转化为256*256像素大小
  li =li.resize(size).convert('RGB')
   
  li.save(lf + '_regalur.png')#转换图片格式:img.save('file.jpg'),保存临时的
   
  #ri.save(rf + '_regalur.png')#img对象到硬盘
   
  fd = open('stat.csv', 'w')#stat模块是做随机变量统计的,stat用来计算随机变量的期望值和方差
   
  #这句是关键啊,把histogram的结果进行map处理 
  #fd.write('\n'.join(l + ',' + r for l, r in zip(map(str, li.histogram()), map(str, ri.histogram()))))  
  fd.write(','.join(map(str, li.histogram()))) 
  fd.close()
  
  li = li.convert('RGB') #与save对象,这是转换格式
   
  draw = ImageDraw.Draw(li)
   
  for i in xrange(0, 256, 64): 
    draw.line((0, i, 256, i), fill = '#ff0000'
    draw.line((i, 0, i, 256), fill = '#ff0000')
     
  #从始至终划线!通过把每一列刷成红色,来进行颜色的随机分布划分
     
  #用法:pygame.draw.line(Surface, color, start_pos, end_pos, width=1)
     
  li.save(lf + '_lines.png'
  
   
make_doc_data('testpic/1370.bmp')

 2、放大缩小图片的几种方法

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#!C:/Python27
#coding=utf-8
 
import pytesseract
from pytesser import *
from PIL import Image,ImageEnhance,ImageFilter
import os
import fnmatch
import re,time
 
import urllib, random
 
#修改文件名
#os.rename("E:/pythonScript/Model/font/2.bmp","E:/pythonScript/Model/font/dock2.bmp")
 
 
def CutImg():
   
  img = Image.open('.//6907.jpg').convert('L')
 
  print img.size
 
  w, h = img.size
 
      #rowheight = h // rownum
      #colwidth = w // colnum
      #imgry.show()
  j = 10
  for i in range(4):
     
 
    x = 10 + i*24 #验证码的x,y坐标
 
    y = 6
 
    img.crop((x-4, y,x+6, y+14)).save("pic/%d.bmp" % j) 
 
    print "j=",j 
 
    j += 1
  img.close()
 
 
infile = ('.//testpic//001n.bmp'
outfile = ('.//testpic//001n.png')
 
   
def fixed_size(infile):
   
  """按照固定尺寸处理图片"""
  im = Image.open(infile)
 
  size = (256, 256)
   
  im2 =im.resize(size).convert('RGB')
  out = im2.resize(size,Image.ANTIALIAS) 
  out.save(outfile)
  print u"\n按固定尺寸放大图片,处理已完成"
def resize_by_width(w_divide_h):
   
  """按照宽度进行所需比例缩小"""
  im = Image.open(infile)
  print im.size
   
  (x, y) = im.size  
  x_s = x
  print x_s
  y_s = x/w_divide_h #w_divide_h > x
  print y_s
  out = im.resize((x_s, y_s), Image.ANTIALIAS)  
  out.save(outfile) 
  
 
def resize_by_height(w_divide_h):
   
  """按照高度进行所需比例缩放"""
  im = Image.open(infile)
  (x, y) = im.size
  print im.size
  x_s = y*w_divide_h 
  y_s =
  out = im.resize((x_s, y_s), Image.ANTIALIAS)  
  out.save(outfile,quality = 95,dpi=(72, 72))
def cut_by_ratio(width, height): 
    """按照图片长宽比进行分割"""
    im = Image.open(infile) 
    width = float(width) 
    height = float(height) 
    (x, y) = im.size 
    if width > height: 
      region = (0, int((y-(y * (height / width)))/2), x, int((y+(y * (height / width)))/2)) 
    elif width < height: 
      region = (int((x-(x * (width / height)))/2), 0, int((x+(x * (width / height)))/2), y) 
    else
      region = (0, 0, x, y) 
  
    #裁切图片 
    crop_img = im.crop(region) 
    #保存裁切后的图片 
    crop_img.save(outfile)
def Lager(size):
  im = Image.open(infile)
  im_resized=im.resize(size, Image.ANTIALIAS)
  im_resized.save(outfile,quality = 95,dpi=(72, 72))
def mohuimg():
  """
  模糊图片
  """
  im = Image.open(infile)
  im2 = im.filter(ImageFilter.BLUR)
  im2.save(outfile)
"""
多种尺寸icon的存储
"""
image_size = [512,250,144,140,128,120,108,100,88,72,48,32,28]
def create_icon():
   for size in image_size:
     '''''pri_image = Image.open("icon.png")
     pri_image.thumbnail((size,size))
     image_name = "icon_%d.png"%(size)
     pri_image.save(image_name)'''
     pri_image = Image.open(infile)
     pri_image.resize((size,size),Image.ANTIALIAS ).save("testpic/icom_%d.png"%(size))  
    
fixed_size(infile)
#resize_by_width(10)
#resize_by_height(1)
#cut_by_ratio(50,20)
#Lager(256)  
#mohuimg()
#create_icon()
#CutImg()

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持服务器之家。

原文链接:https://blog.csdn.net/qq_18808965/article/details/73649385

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