Hướng dẫn how do you rotate and resize an image in python? - làm thế nào để bạn xoay và thay đổi kích thước một hình ảnh trong python?

Nội dung

• 1. Giới thiệu Introduction
• 2 Tại sao sử dụng Python cho các phép biến đổi hình ảnh Why Use Python For Image Transformations
  • 2.1 Ưu điểm Pros
  • 2.2 Nhược điểm Cons
• 3 Cách thiết lập gối Python How To Setup Python Pillow
• 4 Cách thay đổi kích thước hình ảnh bằng cách sử dụng Python trong khi bảo tồn tỷ lệ khung hình How to Resize an Image using Python While Preserving Aspect Ratio
• 5 Cách đặt lại một lần thay đổi kích thước một danh sách hình ảnh bằng cách sử dụng Python How To Batch Resize A List of Images Using Python
• 6 Cách tạo hình thu nhỏ hình ảnh bằng Python How To Create An Image Thumbnail Using Python
• 7 Cách xoay hình ảnh bằng Python How to Rotate An Image Using Python
• 8 Kết luận Conclusion

Giới thiệu

Chúng tôi sẽ đi qua cách thay đổi kích thước/xoay hình ảnh bằng Python.

Bạn có biết rằng sử dụng Python, bạn có thể tự động hóa và thực hiện việc này trong một công việc hàng loạt trên nhiều hình ảnh?

Thao tác hình ảnh không cần phải là một nhiệm vụ chế giễu. Hôm nay chúng tôi sẽ xem xét cách bạn có thể lập trình bằng cách sử dụng Python thực hiện các hoạt động này mở ra rất nhiều khả năng và có thể là một trình tiết kiệm thời gian rất lớn.

Chúng tôi sẽ phá vỡ điều này trong các phần sau:

• Tại sao nó rất hữu ích khi sử dụng Python để thực hiện các thao tác hình ảnh
• Cách thay đổi kích thước hình ảnh bằng cách sử dụng Python trong khi bảo tồn tỷ lệ khung hình
• Cách thay đổi kích thước một danh sách hình ảnh khổng lồ bằng cách sử dụng Python
• Cách tạo hình thu nhỏ của hình ảnh bằng Python
• Cách xoay hình ảnh Python

Tôi đã sử dụng thành công này trong các dự án khác nhau và nó hoạt động rất tốt và đã tiết kiệm cho tôi rất nhiều thời gian thay đổi kích thước hình ảnh bằng tay bằng cách sử dụng các trình chỉnh sửa hình ảnh giao diện người dùng đồ họa vì tôi chỉ có thể chạy mã của mình và thay đổi kích thước rất nhiều tệp.

Chúng tôi sẽ từng chỉ đưa bạn lên và chạy dưới 5 phút, bạn không cần phải có bất kỳ kiến ​​thức lập trình nào để sử dụng công cụ chúng tôi sẽ phát triển ở đây.

Đây là một hướng dẫn đầy đủ và nên bao gồm tất cả các câu hỏi của bạn về việc sử dụng Python để thay đổi kích thước và xoay các tệp hình ảnh.

Tất cả các mã và ví dụ về cách làm điều này có thể được tìm thấy trong liên kết GitHub ở đây.

Tại sao sử dụng Python cho các phép biến đổi hình ảnh

Có nhiều lý do về lý do tại sao ai đó muốn giới thiệu lập trình để thực hiện các phép biến đổi hình ảnh. Mặc dù chúng tôi sẽ tập trung vào phần này rất nhiều trong phần này, tôi sẽ đi vào các chi tiết cụ thể hơn về lý do tại sao bạn muốn sử dụng Python một cách cụ thể.

Python có một bộ thư viện phong phú và một bộ thư viện rất giỏi trong việc trừu tượng hóa rất nhiều logic phức tạp cho thao tác hình ảnh. Thư viện chúng tôi sẽ tận dụng ở đây được gọi là gối. Nó có một khung rất trưởng thành và có thể thực hiện rất nhiều hoạt động, nhiều trong số đó nằm ngoài phạm vi của tài liệu này. Tuy nhiên, vì tôi muốn cung cấp cho bạn bối cảnh các khái niệm tương tự, chúng tôi sẽ sử dụng ở đây để xoay và thay đổi kích thước hình ảnh có thể được thực hiện trên bất kỳ tính năng nào khác mà thư viện cung cấp.

Dưới đây tôi sẽ cung cấp cho bạn một danh sách lý do tại sao tôi nghĩ rằng nó rất hữu ích để thực hiện chương trình này và không phải với trình chỉnh sửa hình ảnh truyền thống.

Ưu điểm

• Khả năng áp dụng cùng một logic chính xác với tọa độ trên toàn phổ cung cấp một lượng lớn tính nhất quán. Ví dụ, hãy để nói rằng bạn muốn sử dụng cụ thể độ phân giải của 323Width 404Height thì bạn có thể dễ dàng thực hiện việc này bằng cách chỉ định tọa độ trong chính mã và không phải ghi nhớ nó cho mỗi hình ảnh bạn chuyển đổi.consistency. For example let’s say you want to use specifically a resolution of 323width 404height then you can easily do this by specifying the coordinates in the code itself and not have to memorize it for each image you convert.
• Một điều tuyệt vời khác mà làm mọi thứ theo chương trình là bạn có thể thực hiện các hoạt động hàng loạt. Giả sử bạn muốn thực hiện chuyển đổi hơn 1000 hình ảnh cho một dự án bạn có tại nơi làm việc. Làm điều này bằng tay sẽ là một nhiệm vụ rất tẻ nhạt và tốn thời gian. Nếu bạn giới thiệu lập trình trong phương trình, điều này có thể được thực hiện trong vấn đề một cú nhấp chuột. Vì vậy, có mã thực hiện chuyển đổi của bạn trong trường hợp này có thể tiết kiệm thời gian.time saving.
• Tránh làm công việc khỉ. Một số nhiệm vụ trong đồ họa có thể tẻ nhạt. Ngay cả những nhà thiết kế tốt nhất cũng sẽ nói với bạn điều này và những người có thể làm mọi thứ khá nhanh. Làm mọi thứ theo chương trình lấy đi điều này và cho phép bạn tập trung vào những phần sáng tạo và thú vị hơn của công việc.monkey work. Certain tasks in graphics can be tedious. Even the best designers will tell you this and those that can do things fairly fast. Doing things programmatically takes away this and lets you focus on more creative and interesting parts of the job.
• Khả năng mở rộng và khả năng tái sử dụng. Chúng tôi đã chạm vào khi thực hiện mọi thứ trong các hoạt động hàng loạt trước đó nhưng điều này cũng có nghĩa là bạn có thể mở rộng quy mô trên các máy tính khác nhau và trên toàn bộ tổ chức của bạn. Hơn nữa, cùng một mã chính xác mà bạn đã viết có thể được sử dụng lại cho các dự án khác hoặc các nhóm khác có vấn đề tương tự để giải quyết. and re-useability. We touched upon doing things in batch operations earlier but this also means you can scale it across different computers and across your entire organization. Furthermore the same exact code you wrote can be re-used for other projects or other teams that have similar problems to solve.
• Tự động hóa là một phần quan trọng khác của rất nhiều quy trình công việc. Nếu đây là một bước của một tập hợp các tác vụ mà bạn đang thực hiện trong một tập hợp các hình ảnh, bạn chỉ cần tự động hóa nó. Có nghĩa là bạn có thể làm bất cứ điều gì chỉnh sửa thủ công bạn muốn làm và cuối cùng chỉ cần chạy chương trình để hoàn thiện và đóng nó ra. Điều này có thể đặc biệt hữu ích nếu những điều trên đến từ một quy trình lập trình đã có hiện có và bạn muốn duy trì lập trình tất cả các cách. is another important part of a lot of workflows. If this is a step of a set of tasks that you are performing in a set of images, you can simply automate it. Meaning you can do whatever manual editing you want to do and at the end just run the program to finalize and close it out. This can be particularly useful if the above is coming from an already existing programming workflow and you want to stay programmatic all the way through.

Danh sách trên là một số lượng tốt các lý do tại sao điều này có thể hữu ích cho bạn, tuy nhiên có một số nhược điểm cũng như điều này có thể có trong toàn bộ quá trình hoặc những điều bạn có thể muốn xem.

Nhược điểm

• Chất lượng, bất cứ khi nào bạn tự động một thứ gì đó có nghĩa là không có sự kiểm tra trực quan của con người, chất lượng có thể làm suy giảm. Nhiều như bạn có thể muốn hoàn thiện một quá trình nếu không có sự kiểm tra của con người ở cuối, kết quả cuối cùng sẽ không bao giờ tốt như một điều mà một con người đã làm thủ công., whenever you automatic something meaning there’s no visual inspection by a human being the quality may degrade. As much as you may want to perfect a process if there’s no human inspection done at the end, the final result will never be as good as something that a human did manually.
• Lỗi như với mọi thứ liên quan đến mã một lỗi lập trình có thể làm rối tung hình ảnh trong một số tình huống. Không ai có thể báo trước hoặc cung cấp cho bạn một danh sách các trường hợp sử dụng khi điều này và nếu nó sẽ xảy ra nhưng nó xảy ra đặc biệt là khi bạn thực hiện điều này theo quy mô. Theo thống kê, bạn có thể kết thúc với một vài hình ảnh có vấn đề hoặc chúng thậm chí không thể xử lý được. as with everything related to code a programming mistake could mess up images in some situations. No one can foretell or give you a list of use cases of when this and if it will happen but it does happen especially when you perform this at scale. Statistically you may end up with a few images that have issues or they are not even processable.
• Các định dạng không được hỗ trợ, thường là một trong những hình ảnh bạn đang xử lý sẽ ở định dạng mà mã của bạn không hiểu hoặc hỗ trợ. Trong trường hợp này, bạn sẽ cần chuyển đổi thủ công trước tiên thành mã mà mã của bạn hỗ trợ và chạy lại thông qua quy trình làm việc. it is often that one of the images you are processing will be in a format that your code does not understand or supports. In this case you will need to manually convert it first to one that your code supports and run it again through the workflow.

Cách thiết lập gối Python

Chúng tôi sẽ nhanh chóng bao gồm cách thiết lập gối trong máy tính của bạn để chúng tôi có thể bắt đầu kiểm tra mã bên dưới.

Để làm điều này, bước đầu tiên chúng ta cần làm là tạo ra một môi trường ảo và kích hoạt nó.

$ virtualenv venv
created virtual environment CPython3.9.12.final.0-64 in 225ms
  creator CPython3Posix(dest=/Users/alex/code/unbiased/python-resize-rotate-images/venv, clear=False, no_vcs_ignore=False, global=False)
  seeder FromAppData(download=False, pip=bundle, setuptools=bundle, wheel=bundle, via=copy, app_data_dir=/Users/alex/Library/Application Support/virtualenv)
    added seed packages: pip==22.0.4, setuptools==62.1.0, wheel==0.37.1
  activators BashActivator,CShellActivator,FishActivator,NushellActivator,PowerShellActivator,PythonActivator
$ source venv/bin/activate

Bước tiếp theo là cài đặt thư viện gối được xác định trong tệp yêu cầu như được hiển thị trong repo GitHub.

$ pip install -r requirements.txt
Collecting pillow
  Downloading Pillow-9.1.0-cp39-cp39-macosx_11_0_arm64.whl (2.8 MB)
     ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 2.8/2.8 MB 8.9 MB/s eta 0:00:00
Installing collected packages: pillow
Successfully installed pillow-9.1.0

$ ipython
In [1]: import PIL
In [2]: PIL.__version__
Out[2]: '9.1.0'

Như đã hiển thị ở trên, chúng tôi đã cài đặt thành công thư viện gối và kiểm tra phiên bản để đảm bảo nó nhập tốt. Trong trường hợp này, chúng tôi sẽ sử dụng phiên bản 9.1.0 nhưng bạn có thể sử dụng bất kỳ phiên bản nào hoạt động cho bạn miễn là nó muộn hơn thế này. Khả năng tương thích trên các phiên bản rất nhất quán nên tất cả các ví dụ ở đây sẽ hoạt động tốt.

Cách thay đổi kích thước hình ảnh bằng cách sử dụng Python trong khi bảo tồn tỷ lệ khung hình

Đối với tất cả các ví dụ dưới đây, chúng tôi sẽ sử dụng tệp logo mã hóa không thiên vị được hiển thị bên dưới.

Một số điều cần lưu ý và bạn có thể thấy ảnh chụp màn hình dưới đây là:

• Kích thước: Nó có kích thước 131kb, điều này rất quan trọng để biết vì chúng tôi sẽ thay đổi kích thước nó trong một trong các ví dụ.: It is 131KB in size, this is important to know as we will be resizing it in one of the examples.
• Kích thước: Đó là 2048 × 1152 Điều này cũng tốt để biết xem việc thay đổi kích thước sẽ hoạt động sau khi chúng tôi thực thi một số mã sau này.: It is 2048×1152 this is also good to know to see if the resize will work after we execute some code later.

Đối với tất cả các ví dụ dưới đây, chúng tôi sẽ sử dụng tệp logo mã hóa không thiên vị được hiển thị bên dưới.

Logo mã hóa không thiên vị

Một số điều cần lưu ý và bạn có thể thấy ảnh chụp màn hình dưới đây là:

• Kích thước: Nó có kích thước 131kb, điều này rất quan trọng để biết vì chúng tôi sẽ thay đổi kích thước nó trong một trong các ví dụ.
• Kích thước: Đó là 2048 × 1152 Điều này cũng tốt để biết xem việc thay đổi kích thước sẽ hoạt động sau khi chúng tôi thực thi một số mã sau này.
• Bây giờ chúng tôi có thông tin liên quan đến hình ảnh thử nghiệm mà chúng tôi sẽ sử dụng, chúng tôi sẽ tiến hành thực hiện ví dụ đầu tiên của chúng tôi, đó là thay đổi kích thước hình ảnh đồng thời duy trì tỷ lệ khung hình của nó.
• Cũng lưu ý rằng hình ảnh thử nghiệm cũng đã được tải lên trong kho Git Hub ở đây & nbsp; trong thư mục Test_images để bạn có thể sử dụng nó tự do để xử lý để kiểm tra mã bên dưới.

from PIL import Image

src_img = 'test_images/unbiased-coder-logo.png'
dst_img = 'test_images/unbiased-coder-logo-half.png'

print (f'Using source image: {src_img}')

with Image.open(src_img) as im:
    print (f'Found image width: {im.width} and height: {im.height}')

    new_width = im.width // 2
    new_height = im.height // 2

    print (f'Using new image width: {new_width} and height: {new_height}')

    im_resized = im.resize((new_width, new_height))
    im_resized.save(dst_img, 'png')

print (f'Saved half resized image: {dst_img}')

Mã thay đổi kích thước hình ảnh theo các bước được nêu dưới đây:

$ python ./python_resize_image_aspect_ratio.py
Using source image: test_images/unbiased-coder-logo.png
Found image width: 2048 and height: 1152
Using new image width: 1024 and height: 576
Saved half resized image: test_images/unbiased-coder-logo-half.png

Đầu tiên chúng tôi xác định hình ảnh nguồn (hình trên) và hình ảnh đích là vị trí của nơi chúng tôi sẽ lưu nó. Bây giờ chúng tôi sẽ sử dụng thư mục Test_images để lưu trữ tất cả các bài kiểm tra của chúng tôi.

Đối với tất cả các ví dụ dưới đây, chúng tôi sẽ sử dụng tệp logo mã hóa không thiên vị được hiển thị bên dưới.

• Logo mã hóa không thiên vị
• Một số điều cần lưu ý và bạn có thể thấy ảnh chụp màn hình dưới đây là:

Kích thước: Nó có kích thước 131kb, điều này rất quan trọng để biết vì chúng tôi sẽ thay đổi kích thước nó trong một trong các ví dụ.

Kích thước: Đó là 2048 × 1152 Điều này cũng tốt để biết xem việc thay đổi kích thước sẽ hoạt động sau khi chúng tôi thực thi một số mã sau này.

Bây giờ chúng tôi có thông tin liên quan đến hình ảnh thử nghiệm mà chúng tôi sẽ sử dụng, chúng tôi sẽ tiến hành thực hiện ví dụ đầu tiên của chúng tôi, đó là thay đổi kích thước hình ảnh đồng thời duy trì tỷ lệ khung hình của nó.

Hơn nữa, bạn có thể thêm một kiểm tra tiện ích mở rộng tệp ở đó trong trường hợp bạn có các tệp khác mà bạn không muốn xử lý. Vì vậy, điều này có thể chỉ đơn giản là kiểm tra .png trong tên tệp. Nếu bạn đang xử lý một loại tệp khác và chỉ muốn nó được xử lý, bạn chỉ cần điều chỉnh điều kiện IF thành một thứ khác như .jpg.

for src_img in os.listdir('test_images'):
  if '.png' in src_img:
     dst_img = src_img + '-new.png'

Khi mã được gói gọn trong vòng lặp, bạn chỉ cần sử dụng lại mã ở trên và nó sẽ hoạt động.

Cách tạo hình thu nhỏ hình ảnh bằng Python

Phần mã tiếp theo chúng tôi sẽ trình diễn là tạo ra một hình thu nhỏ hình ảnh. Điều này rất hữu ích trong rất nhiều ứng dụng loại CMS nhưng có rất nhiều trường hợp sử dụng khác mà bạn sẽ cần để tạo một hoặc một loạt hình thu nhỏ từ rất nhiều hình ảnh.

Cấu trúc của mã rất giống với ở trên và hoạt động theo cách sau:

• Chúng tôi chỉ định các tệp nguồn và đích
• Chúng tôi đọc siêu dữ liệu từ hình ảnh nguồn
• Chúng tôi chỉ định kích thước mới cho hình thu nhỏ, trong trường hợp này, chúng tôi sẽ chỉ cần tạo phiên bản 128 × 128
• Cuối cùng, chúng tôi sẽ gọi chức năng thu nhỏ và lưu chức năng

from PIL import Image

src_img = 'test_images/unbiased-coder-logo.png'
dst_img = 'test_images/unbiased-coder-logo-thumbnail.png'

print (f'Using source image: {src_img}')

with Image.open(src_img) as im:
    print (f'Found image width: {im.width} and height: {im.height}')

    new_width = 128
    new_height = 128

    print (f'Generating a 128x128 thumbnail')

    im_thumbnail = im.resize((new_width, new_height))
    im_thumbnail.save(dst_img, 'png')

print (f'Saved thumbnail image: {dst_img}')

Để xác minh, chúng tôi cũng thực thi mã để tạo hình ảnh thu nhỏ.

$ python ./python_thumbnail_image.py
Using source image: test_images/unbiased-coder-logo.png
Found image width: 2048 and height: 1152
Generating a 128x128 thumbnail
Saved thumbnail image: test_images/unbiased-coder-logo-thumbnail.png

Khi chúng tôi mở nó, chúng tôi nhận thấy tệp đã thay đổi đáng kể và điều này là do bây giờ nó nhỏ hơn nhiều so với phiên bản gốc. Việc giảm bây giờ là tất cả các cách xuống 12kb và kích thước chính xác là 128 × 128 như chúng tôi đã chỉ định trong mã hình thu nhỏ của chúng tôi.

Điều này xác minh thành công rằng hình thu nhỏ đã được tạo chính xác.

Cách xoay hình ảnh bằng Python

Cuối cùng, chúng tôi sẽ trình diễn một tính năng hữu ích hơn đang quay một hình ảnh bằng gối Python. Mã này rất giống với các ví dụ trước và hoạt động như sau:

• Chúng tôi chỉ định các tệp hình ảnh nguồn và đích của chúng tôi
• Chúng tôi chỉ định một góc quay trong trường hợp này, chúng tôi sẽ xoay hình ảnh 45 độ
• Cuối cùng gọi chức năng xoay và lưu tệp đầu ra

from PIL import Image

src_img = 'test_images/unbiased-coder-logo.png'
dst_img = 'test_images/unbiased-coder-logo-rotated.png'

print (f'Using source image: {src_img}')

with Image.open(src_img) as im:
    print (f'Rotating image by 45 degrees')

    im_rotated = im.rotate(angle=45)
    im_rotated.save(dst_img, 'png')

print (f'Saved rotated image: {dst_img}')

Như một bước tiếp theo, chúng tôi thực hiện mã xoay mới để tạo hình ảnh xoay mới.

$ python ./python_rotate_image.py
Using source image: test_images/unbiased-coder-logo.png
Rotating image by 45 degrees
Saved rotated image: test_images/unbiased-coder-logo-rotated.png

Như được hiển thị ở trên mã được thực thi và tệp đầu ra đã được lưu thành công vào thư mục hình ảnh thử nghiệm với thẻ tên xoay. Trong trường hợp này để xác minh rằng mã hoạt động, chúng tôi có thể chỉ cần mở tệp và xem nó trông trực quan như thế nào khi chúng tôi giành chiến thắng khi thấy nhiều sự khác biệt về kích thước tệp và tọa độ của nó.

Như được hiển thị bên dưới hình ảnh trông thành công được quay thành công 45 độ.

Cuối cùng, chúng tôi sẽ trình diễn một tính năng hữu ích hơn đang quay một hình ảnh bằng gối Python. Mã này rất giống với các ví dụ trước và hoạt động như sau:

Chúng tôi chỉ định các tệp hình ảnh nguồn và đích của chúng tôi

Chúng tôi chỉ định một góc quay trong trường hợp này, chúng tôi sẽ xoay hình ảnh 45 độ

Cuối cùng gọi chức năng xoay và lưu tệp đầu ra

Như một bước tiếp theo, chúng tôi thực hiện mã xoay mới để tạo hình ảnh xoay mới.

Như được hiển thị ở trên mã được thực thi và tệp đầu ra đã được lưu thành công vào thư mục hình ảnh thử nghiệm với thẻ tên xoay. Trong trường hợp này để xác minh rằng mã hoạt động, chúng tôi có thể chỉ cần mở tệp và xem nó trông trực quan như thế nào khi chúng tôi giành chiến thắng khi thấy nhiều sự khác biệt về kích thước tệp và tọa độ của nó.

Như được hiển thị bên dưới hình ảnh trông thành công được quay thành công 45 độ.

Điều này chứng minh thành công rằng mã xoay đã hoạt động. Nếu bạn muốn bạn có thể thực hiện cùng một mã với tệp hình ảnh ví dụ của bạn hoặc thậm chí sử dụng hình ảnh logo mã hóa không thiên vị mà tôi đã cung cấp trong repo GitHub ở đây.

Sự kết luận

• Chúng tôi đã có thể đi qua thành công cách thay đổi kích thước/xoay hình ảnh bằng Python, & NBSP; hy vọng tôi đã trả lời bất kỳ câu hỏi nào bạn có thể có và giúp bạn bắt đầu trong nhiệm vụ tải xuống video YouTube.
• Nếu bạn tìm thấy điều này & nbsp; hữu ích và bạn nghĩ rằng nó có thể đã giúp bạn vui lòng gửi cho tôi một sự cổ vũ bên dưới tôi sẽ đánh giá cao nó.
• Nếu bạn có bất kỳ câu hỏi nào, nhận xét xin vui lòng đăng chúng bên dưới hoặc gửi cho tôi một ghi chú trên Twitter của tôi. Tôi kiểm tra định kỳ và cố gắng trả lời chúng trong ưu tiên mà chúng đến. Ngoài ra, nếu bạn có bất kỳ sửa chữa nào, xin vui lòng cho tôi biết và tôi sẽ cập nhật bài viết với các bản cập nhật hoặc sai lầm mới tôi đã làm.

Làm thế nào để bạn xoay một hình ảnh trong Python?

Làm thế nào để bạn thay đổi kích thước một hình ảnh trong Python?

Làm thế nào để tôi thay đổi kích thước thủ công một hình ảnh trong Python?

Làm thế nào để bạn thay đổi kích thước một hình ảnh theo tỷ lệ trong Python?