### 使用Python批量裁剪不同尺寸的图片 对于批量裁剪不同尺寸的图片，可以利用Pillow库来完成这一任务。该方法不仅适用于常规图像处理场景，也能够应对更复杂的裁剪需求[^1]。 #### 安装依赖库 为了执行此操作，首先需要安装`Pillow`库，这是一个强大的图像处理库，支持多种格式的图像文件读写以及基本的图形绘制功能。可以通过pip命令轻松安装： ```bash pip install pillow ``` #### 批量裁剪代码示例 下面提供了一段简单的Python脚本用于批量裁剪指定目录下的所有JPEG/JPG格式图片，并将其保存至另一个文件夹中。这段代码会遍历给定路径中的每一张图片，在保持纵横比例不变的情况下调整大小到固定宽度或高度后再居中裁剪成正方形。 ```python from PIL import Image import os def crop_center(pil_img, new_width=None, new_height=None): width, height = pil_img.size if not (new_width and new_height): # 如果未指定期望宽高，则默认按最短边为准截取正方形 min_side = min(width, height) new_width = new_height = min_side left = (width - new_width)/2 top = (height - new_height)/2 right = (width + new_width)/2 bottom = (height + new_height)/2 return pil_img.crop((left, top, right, bottom)) input_folder = 'path/to/input/images' # 输入图片所在文件夹路径 output_folder = 'path/to/output/cropped_images/' # 输出裁剪后的图片存储位置 if not os.path.exists(output_folder): os.makedirs(output_folder) for filename in os.listdir(input_folder): if filename.lower().endswith(('.png', '.jpg', '.jpeg')): img_path = os.path.join(input_folder, filename) with Image.open(img_path) as im: cropped_im = crop_center(im.resize((800, 600))) # 这里可以根据实际需求修改目标分辨率 save_path = os.path.join(output_folder, f"cropped_{filename}") cropped_im.save(save_path) ``` 上述代码实现了按照设定的目标尺寸对原始图片进行缩放后居中裁剪的功能。通过更改`crop_center()`函数内的参数或者直接在调用时传入不同的数值即可适应各种具体的业务逻辑要求。