Как изменить размер картинки питон

Бывает такой заходишь на почту и видишь очередную подборку статей, которые никогда не прочитаешь, но тут так сошлись звезды, что и открыл статью, и прочел, и придумал, где на практике пригодится. А теперь хочу поделиться статьей с Хабром, чтобы если кому-то нужен будет простой и понятный гайд по работе с изображениями на Python — пожалуйста.

Pillow — это свободно распространяемая библиотека для работы с изображениями (далее Imaging Library) на Python с открытым исходным кодом, которая добавляет вашему коду поддержку открытия, изменения и сохранения изображений в различных расширениях.

Давайте начнем

Самый важный класс в Imaging Library Python — это класс Image, определенный в одноименном модуле. Мы используем open(), чтобы открыть изображение в нашей локальной директории, как показано ниже:

from PIL import Image
sample = Image.open('pena.jpg')

Это просто! Теперь вы умеете считывать изображения с помощью Pillow, а значит можно приступать к обработке изображения с его помощью. Вы также можете проверить тип изображения, которое мы только что загрузили.

type(sample)
PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile

Вы можете посмотреть свойства изображения, например:

• формат
• размер
• цветовой режим

sample.format
'JPEG'
sample.size
(640, 640)
sample.mode
'RGB'

Кроме того, вы можете вывести на экран изображение, используя метод show

sample.show() #Открывает в новом окне, расширение изображения меняется на PNG

Конвертирование расширения изображения

Когда вы закончите работать с изображением при помощи библиотеки Pillow  в изначальном расширении, вы можете пересохранить его в других форматах, например, их jpg сделать png или многие другие.

Для примера, давайте попробуем написать простую программу на Python для преобразования всех изображений в каталоге вашего проекта, которые находятся в формате jpg, в формат png.

import os
import sys
from PIL import Image
jpg_images = [image for image in os.listdir() if image.endswith('.jpg')]
for jpg_image in jpg_images:
    try:
        new_name = jpg_image.split('.')[0] + '.png'
        Image.open(jpg_image).save(new_name)
    except IOError as error:
        print('Couldn't read {} '.format(jpg_image))

После того, как вы запустите приведенный выше код, в каталоге проекта, состоящем из изображений в формате jpg, откроются все изображения и преобразуются в .png, как показано на скриншоте. Вы можете повторить тот же процесс для преобразования изображений в другие преобразований.

Обрезка изображения

Pillow также может использоваться для обрезки изображения, при этом вы можете получить производный прямоугольник выбранного изображения, указав координаты, по которым преобразовать изображение.

from PIL import Image
picture = Image.open('pena.png')
cord = (10, 10, 640, 340) # лево, верх, право, низ
new_picture = picture.crop(cord)
new_picture.show()

Как мы видим, изображение было успешно обрезано. Координаты обрезанной поверхности представлены диагональными координатами.

При этом первые две точки находятся (x, y) от верхней левой диагональной точки, а следующие две точки (x2, y2) также являются диагональной точкой снизу справа.

Геометрическое преобразование

С помощью Pillow мы можем выполнять некоторые геометрические преобразования над изображением, включая изменение размера и поворот изображения.

Эти знания играют большую роль при генерации данных для глубокого обучения путем преобразования одного изображения в тонны других изображений с разных ракурсов.

Изменение размера изображения

from PIL import Image
image = Image.open('pena.png')
resized_image = image.resize((320, 320))
resized_image.save('resized.png')

Когда вы запустите приведенный выше код, вы должны увидеть новое изображение с измененным размером в вашем каталоге с размером 320 на 320.

Поворот изображения

from PIL import Image
image = Image.open('pena.png')
rotated_img = image.rotate(80)
rotated_img.save('./rotation/rotated_img.png')

Используйте функцию вращения для создания 360 изображений одного из того же изображения под разными углами — это поможет сгенерировать данные, которые вы потенциально можете использовать для обучения своей модели глубокого обучения.

Генератор изображений

from PIL import Image 
images = ['pena.jpg']
for img in images:
    try:
        org_img = Image.open(img)
        for angle in range(1, 361):
            image_name = str(angle)+'.jpg'
            new_img = org_img.rotate(angle)
            new_img.save('./rotation/'+image_name)
    except IOError:
        print('Couldn't read {}'.format(img))

После запуска скрипта, вы должны увидеть 360 изображений одного и того же исходного изображения с разным поворотом, как показано ниже.

Фильтрация изображений

Фильтрация — это метод изменения или улучшения изображения. Например, вы можете отфильтровать изображение, чтобы выделить определенные особенности или удалить другие.

Фильтрация изображений используется для получения различных результатов, как, например,- сглаживание, повышение резкости, удаление шума и обнаружение краев.

В библиотеке Pillow доступно множество фильтров, включая BLUR, BoxBlur, CONTOUR, FIND_EDGES, Filter, GaussianBlur, Kernel, MaxFilter, MedianFilter, SHARPEN, SMOOTH и т.д.

Пример использования

Давайте попробуем найти края на изображении ниже, используя фильтр FIND_EDGES.

from PIL import Image
from PIL import Image, ImageFilter
image = Image.open('pena.jpg')
edges = image.filter(ImageFilter.FIND_EDGES)
edges.show()

Таким же образом вы можете экспериментировать с другими фильтрами в Python библиотеке Pillow в зависимости от того, что вы пытаетесь сделать.

Чтение изображения из открытого файла

Кроме того, вы можете использовать Pillow для чтения изображения из файлового объекта Python, как показано ниже

from PIL import Image
image = Image.open(open('pena.jpg', 'rb'))

Чтение изображения из URL

В этом случае вам придется использовать Pillow в сочетании с запросами. Запросы должны будут отправлять GET-request на сервер, чтобы получить необработанные байты изображения, а уже Pillow считает эти байты.

import requests
from PIL import Image
url = 'http://pena.marketing/images/Logo1.png'
raw = requests.get(url, stream=True).raw
Image.open(raw).show()

Создание новых изображений

С помощью Pillow вы также можете создать новое пустое изображение, которое может понадобиться для различных целей. Используйте Image.new() для создания совершенно нового изображения.

Синтаксис:

new = Image.new(mode, shape, color)

Пример использования:

from PIL import Image
new_img = Image.new('RGB', (500, 500), 'blue')
new_img.show()

Рисование прямоугольников на изображениях

Pillow также может использоваться для рисования прямоугольника на изображениях. Обычно это делают при обнаружении объекта. При этом вы можете нарисовать не просто прямоугольник, а рамку над обнаруженным объектом.

Пример исползования

Давайте попробуем нарисовать прямоугольную рамку внутри пустого изображения.

from PIL import Image, ImageDraw
new_img = Image.new('RGB', (400, 400), 'black')
pencil = ImageDraw.Draw(new_img)
pencil.rectangle((200, 50, 300, 300), fill ='green')
new_img.show()

Первые две координаты представляют (x, y) левой верхней части, а следующие две (x2, y2) представляют координатную точку правой нижней части.

Рисование текста на изображениях

Мы также можем использовать библиотеку Pillow для рисования текста на изображениях.

from PIL import Image , ImageDraw, ImageFont 
new_img = Image.new('RGB', (200, 200), 'black')
font = ImageFont.load_default()
pencil = ImageDraw.Draw(new_img)
pencil.text((100,100),'Hello World',  font=font, fill='blue', size = 36)
new_img.show()

Ссылки:

• Оригинал статьи
• Библиотека Pillow
• Jupyter Notebook с переведённой статьей и примерами кода

Будешь пользоваться библиотекой?

Проголосовали 53 пользователя.

Воздержались 3 пользователя.

Нередко нам нужно изменить размер картинки, кропнуть ее, наложить текст и так далее. Все это можно автоматизировать с помощью Python и библиотеки Pillow.

Установка Pillow

Установка производится через pip3. Вводим в консоль:

pip3 install pillow

Начало работы с библиотекой

Для начала нам нужно инициализировать библиотеку в нашем скрипте:

from PIL import Image

В папку со скриптом поместим произвольное изображение. Файл назовем test.jpg. 

Теперь откроем изображение через метод в библиотеке:

from PIL import Image
img = Image.open('test.jpg')
img.show() 

На экране у нас отобразилось изображение, которое мы добавили в папку:

Для просмотра основной информации об изображении с помощью Pillow используем следующие методы: 

from PIL import Image
img = Image.open('test.jpg')
print(img.format) # Просмотр формата изображения. Выведет 'JPEG'
print(img.mode) # Просмотр типа цветового пространства. Выведет 'RGB'
print(img.size) # Просмотр размера изображения. Выведет (568, 305)
print(img.filename) # Просмотр имени файла. Выведет 'test.jpg'
r, g, b = img.split()
histogram = img.histogram()
print(histogram) # Просмотр значений RGB изображения. Выведет 1750, 255, 267, 237, 276, 299…

Обрезка изображений

В Pillow есть методы для кропа (обрезки) изображений. Обрежем наше изображение с помощью метода crop(), передав в параметры координаты обрезки:

from PIL import Image
img = Image.open('test.jpg')
cropped = img.crop((0, 0, 100, 200))
cropped.save('cropped_test.jpg')
img = Image.open('cropped_test.jpg')
img.show()

После выполнения данного кода, получим следующее изображение:

Поворот изображений

С помощью метода Image.rotate() мы можем поворачивать изображение как нам угодно. В скобках указываем количество градусов, на которое нужно повернуть изображение. Рассмотрим на примере:

from PIL import Image
img = Image.open('test.jpg')
rotated = img.rotate(180)
rotated.save('rotated_test.jpg')
img = Image.open('rotated_test.jpg')
img.show()

Получим:

Конвертируем из JPG в PNG с помощью Pillow

Для конвертации нам понадобится открыть изображение и просто сохранить его в другом формате. Рассмотрим на примере:

from PIL import Image
img = Image.open('test.jpg')
img.save('test_png.png', 'png')

Получаем такое же изображение, но в формате PNG.

Изменение размера изображений

Чтобы изменить размер изображения используем метод resize(). Рассмотрим это на примере:

from PIL import Image
img = Image.open('test.jpg')
img = img.resize((170, 100), Image.ANTIALIAS)
img.save('test_text.jpg')
img = Image.open('test_text.jpg')
img.show()

Получим:

Пишем текст на изображениях

Для наложения текста на изображение в Pillow существует метод text(), но для начала нужно добавить шрифт. Рассмотрим на примере:

from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont
img = Image.open('test.jpg')
font = ImageFont.truetype("arial.ttf", size=20)
idraw = ImageDraw.Draw(img)
idraw.text((25, 25), 'TEST test TeSt', font=font)
img.save('test_text.jpg')
img = Image.open('test_text.jpg')
img.show()

Получим изображение с текстом:

Генерация пустого изображения

Для создания пустого холста (изображения) используем метод Image.new(). Рассмотрим на примере:

from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont
img = Image.new('RGB', (200, 200), 'black')
img.save('test1.jpg')
img = Image.open('test1.jpg')
img.show()

Получаем черный квадрат:

Теперь давайте нарисуем на этом квадрате белый прямоугольник:

from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont
img = Image.new('RGB', (200, 200), 'black')
idraw = ImageDraw.Draw(img)
idraw.rectangle((0, 0, 100, 100), fill='white')
img.save('test1.jpg')
img = Image.open('test1.jpg')
img.show()

Получим:

Вывод

Мы разобрали основные методы библиотеки Pillow в Python: научились писать текст на изображениях, изменять размер, поворачивать их и даже обрезать.

Надеюсь, статья была полезна для вас. Удачи!

In this tutorial, you’ll learn how to resize an image in Python using the Pillow library. You’ll learn how to resize individual images and multiple images in bulk. You’ll also learn how to specify a percentage to scale by, a maximum width, and a maximum height.

By the end of this tutorial, you’ll have learned:

• How to use the PIL library to open and resize an image
• How to use Python to resize images in bulk
• How to maintain an aspect ratio while resizing images in Python

How to open an Image with Pillow

In order to resize an image using Python, we first need to open the image that we’re working with. For this, we can use the Pillow library. The library isn’t part of the standard Python library. Because of this, we first need to install it. This can be done using either pip or conda, as shown below:

# Installing the Pillow library
pip install pillow
# conda install pillow

Now that we have the library installed, we can load an image using Pillow. This can be done using the Image module in Pillow:

# Opening an Image using Pillow
from PIL import Image
with Image.open ('/Users/datagy/Desktop/Original.png') as im:
    im.show()

Running this code using a context manager safely manages memory. Once the indented code is done running, the image is closed and the memory is safely purged.

Running the code shows the following image:

We can check the current dimensions of the image by using the .size attribute. The attribute returns a tuple containing the width and height of the image:

# Getting Dimensions of an Image in Pillow
from PIL import Image
with Image.open ('/Users/datagy/Desktop/Original.png') as im:
    print(im.size)

# Returns: (930, 620)

Now that we have safely opened the image, we can start on resizing the image using Pillow.

How to Resize an Image with Pillow resize

The Python Pillow library provides two ways in which to resize an image: resize() and thumbnail(). In this section, we’ll use the Pillow resize method to resize an image. This method allows you to:

• Upscale and downscale an image, by providing specific dimensions
• Resize an image even the aspect ratio doesn’t match the original image

Let’s take a look at the Pillow .resize() method:

# The Python Pillow .resize() Method
Image.resize(
    size,               # Tuple representing size
    resample=None,      # Optional resampling filter
    box=None,           # Optional bounding box to resize
    reducing_gap=None   # Optional optimization
    )

To keep things simple, we’ll focus on the size= parameter. This allows us to pass in the new dimensions in a tuple of length two.

Let’s see how we can pass in a tuple containing the new width and height of the image:

# Resizing an Image using Pillow .resize()
from PIL import Image
with Image.open ('/Users/datagy/Desktop/Original.png') as im:
    resized = im.resize((600,400))
    resized.show()

Running this code changes the dimensions of the image to (600,400). This returns the following image:

Using the .show() method allows us to open the image. If we wanted to save the image, we could instead write:

# Saving a Resized Image in Python Pillow
from PIL import Image
with Image.open ('/Users/datagy/Desktop/Original.png') as im:
    resized = im.resize((600,400))
    resized.save('/Users/datagy/Desktop/Resized.png')

Resizing an Image with Pillow to a Certain Percentage

There may be times when you simply want to resize an image to be a percentage of the original size. This can be done by using a custom function to calculate the tuple size that you want to use.

Let’s see how we can use a custom function to define the percentage that you want to resize an image by:

# Resizing an Image by Percentage
from PIL import Image

def resize_by_percentage(image, outfile, percentage):
    with Image.open (image) as im:
        width, height = im.size
        resized_dimensions = (int(width * percentage), int(height * percentage))
        resized = im.resize(resized_dimensions)
        resized.save(outfile)

resize_by_percentage('/Users/datagy/Desktop/Original.png', '/Users/datagy/Desktop/Resized.png', 0.5)

Let’s break down what we did here:

1. We defined a new function that takes three parameters: the original file path, the new file path, and the percentage by which to resize
2. The image is opened and the dimensions are defined
3. The dimensions are resized by the percentage that’s defined
4. The .resize() method is used to resize the image
5. Finally, the image is saved using the .save() method

Running the above function generates the following image:

How to Resize an Image with Pillow thumbnail

The Pillow thumbnail method returns an image that is scaled to its original aspect ratio. The method allows you to pass in a tuple of values that represent the maximum width and height of the image that is meant to be generated.

This allows you to ensure that images have either a consistent width or height when working with multiple images. Let’s see how we can use the .thumbail() method to resize our image.

The tuple that you pass in represents the maximum size of an image, on either dimension. So passing in (300, 200) would generate an image that is no bigger than 300px wide or 200px wide.

Let’s apply this method to resize our image and find the resulting dimensions:

# Using .thumbnail() to Maintain Aspect Rations
from PIL import Image

with Image.open('/Users/datagy/Desktop/Original.png') as im:
    print(im.size)
    im.thumbnail((300, 150))
    print(im.size)

# Returns: 
# (930, 620)
# (225, 150)

Let’s see what the image now looks like:

Let’s see how we can now save the image using the .save() method:

# Saving a Resized Image Using Pillow
from PIL import Image

with Image.open('/Users/datagy/Desktop/Original 2.png') as im:
    im.thumbnail((300, 150))
    im.save('/Users/datagy/Desktop/thumbnail.png')

How to Resize Multiple Images with Python

We can also use Python to resize images in bulk. This allows us to, for example, loop over all files in a directory and resize all the images in that directory.

Let’s combine what we’ve learned about the Pillow .thumbnail() method and loop over files in a directory to return their resized versions:

# Resize all Images in a Directory
from PIL import Image
import os

directory = '/Users/datagy/Desktop/images'
for file in os.listdir(directory):
    if file.endswith(('jpeg', 'png', 'jpg')):
        filepath = os.path.join(directory, file)
        outfile = os.path.join(directory, 'resized_'+file)
        with Image.open(directory+'/'+file) as im:
            im.thumbnail((300, 200))
            im.save(outfile)

Let’s break down what we did here:

1. We loaded the directory into a string. Change this to whatever folder is holding the images you want to resize.
2. We then loop over each file in the listdir() method of the directory
3. If the file ends with a jpeg, png, or jpg, then we resize the image
4. We do this by first getting the full path to the file and generating an outfile name for that file. The outfile simply prepends 'resized_' to the front of the name of the file.
5. We then load the file using Pillow and use the thumbnail method to resize the image.
6. Finally, we save the image using the .save() method.

Conclusion

In this tutorial, you learned how to resize images you Python’s Pillow library. You first learned how to open an image safely as a Pillow Image object. Then, you learned how to resize images using the .resize() and .thumbnail() methods. Finally, you learned how to batch resize images using the os library to loop over files in a directory.

Additional Resources

To learn more about related topics, check out the tutorials below:

• Use Python to List Files in a Directory (Folder) with os and glob
• Python: Copy a File (4 Different Ways)
• Python: Check if a File or Directory Exists