📷 Как использовать Python для уменьшения изображения и сделать его компактным

Чтобы уменьшить изображение с использованием Python, вы можете воспользоваться библиотекой PIL (Python Imaging Library) или более новой версией этой библиотеки - Pillow.

Вот пример кода, который позволит вам уменьшить изображение:

from PIL import Image

# Открываем изображение
image = Image.open("имя_вашего_изображения.jpg")

# Устанавливаем желаемый размер
new_size = (300, 300)

# Уменьшаем изображение
resized_image = image.resize(new_size)

# Сохраняем уменьшенное изображение
resized_image.save("новое_имя_изображения.jpg")

Как уменьшить изображение в Python

В данной статье мы рассмотрим различные способы уменьшить размер изображения в Python с помощью различных библиотек и модулей.

1. Pillow

Библиотека Pillow является одной из наиболее популярных библиотек для работы с изображениями в Python. Она предоставляет множество функций для изменения размера изображений.

Для установки библиотеки Pillow, выполните следующую команду:

pip install pillow

Давайте рассмотрим пример использования библиотеки Pillow для уменьшения размера изображения:

from PIL import Image

def resize_image(input_image_path, output_image_path, size):
    original_image = Image.open(input_image_path)
    width, height = original_image.size
    print(f"Исходный размер изображения: {width} x {height}")
    
    original_image.thumbnail(size)
    original_image.save(output_image_path)
    
    resized_image = Image.open(output_image_path)
    width, height = resized_image.size
    print(f"Измененный размер изображения: {width} x {height}")

input_image_path = "input.jpg"
output_image_path = "output.jpg"
size = (500, 500)

resize_image(input_image_path, output_image_path, size)

В этом примере мы используем функцию resize_image, которая принимает путь к исходному изображению, путь для сохранения уменьшенного изображения и размер, в котором мы хотим уменьшить изображение. Функция открывает исходное изображение, выводит его исходный размер, уменьшает его до заданного размера с помощью метода thumbnail и сохраняет результат в указанном пути. Затем функция открывает уменьшенное изображение, выводит его измененный размер и возвращает уменьшенное изображение.

2. OpenCV

Еще одна популярная библиотека для работы с изображениями в Python - это OpenCV. Она предоставляет мощные средства для обработки изображений, включая изменение их размера.

Для установки библиотеки OpenCV, выполните следующую команду:

pip install opencv-python

Давайте рассмотрим пример использования библиотеки OpenCV для уменьшения размера изображения:

import cv2

def resize_image(input_image_path, output_image_path, width, height):
    image = cv2.imread(input_image_path)
    print(f"Исходный размер изображения: {image.shape[1]} x {image.shape[0]}")
    
    resized_image = cv2.resize(image, (width, height))
    cv2.imwrite(output_image_path, resized_image)
    
    resized_image = cv2.imread(output_image_path)
    print(f"Измененный размер изображения: {resized_image.shape[1]} x {resized_image.shape[0]}")

input_image_path = "input.jpg"
output_image_path = "output.jpg"
width = 500
height = 500

resize_image(input_image_path, output_image_path, width, height)

В этом примере мы используем функцию resize_image, которая принимает путь к исходному изображению, путь для сохранения уменьшенного изображения, ширину и высоту, в которые мы хотим уменьшить изображение. Функция считывает исходное изображение с помощью метода imread, выводит его исходный размер, изменяет размер изображения до заданных ширины и высоты с помощью метода resize и сохраняет результат в указанном пути с помощью метода imwrite. Затем функция считывает уменьшенное изображение, выводит его измененный размер и возвращает уменьшенное изображение.

3. scikit-image

Библиотека scikit-image также предоставляет удобные инструменты для работы с изображениями в Python, включая возможность изменения их размера.

Для установки библиотеки scikit-image, выполните следующую команду:

pip install scikit-image

Давайте рассмотрим пример использования библиотеки scikit-image для уменьшения размера изображения:

from skimage import io, transform

def resize_image(input_image_path, output_image_path, width, height):
    image = io.imread(input_image_path)
    print(f"Исходный размер изображения: {image.shape[1]} x {image.shape[0]}")
    
    resized_image = transform.resize(image, (height, width))
    io.imsave(output_image_path, resized_image)
    
    resized_image = io.imread(output_image_path)
    print(f"Измененный размер изображения: {resized_image.shape[1]} x {resized_image.shape[0]}")

input_image_path = "input.jpg"
output_image_path = "output.jpg"
width = 500
height = 500

resize_image(input_image_path, output_image_path, width, height)

В этом примере мы используем функцию resize_image, которая принимает путь к исходному изображению, путь для сохранения уменьшенного изображения, ширину и высоту, в которые мы хотим уменьшить изображение. Функция считывает исходное изображение с помощью функции io.imread, выводит его исходный размер, изменяет размер изображения до заданных ширины и высоты с помощью функции transform.resize и сохраняет результат в указанном пути с помощью функции io.imsave. Затем функция считывает уменьшенное изображение, выводит его измененный размер и возвращает уменьшенное изображение.

Вывод

Уменьшение размера изображений - это одна из важных задач в обработке изображений. В Python существуют различные библиотеки и модули, которые позволяют эффективно и просто уменьшать изображения. Мы рассмотрели три популярные библиотеки - Pillow, OpenCV и scikit-image, и показали примеры использования каждой из них для уменьшения размера изображения.

Теперь у вас есть достаточно информации, чтобы начать уменьшать размер изображений в Python. Не стесняйтесь экспериментировать и искать другие возможности и библиотеки для достижения нужных результатов!