### 使用 Python 修改图像尺寸并保存的代码示例 以下是基于常见库实现修改图像尺寸并保存的具体方法： #### 方法一：使用 `Pillow` 库 `Pillow` 是一个功能强大的图像处理库，支持多种图像操作。下面展示如何读取目标图片的尺寸，并将另一张图片调整到相同尺寸后保存。 ```python from PIL import Image # 打开源图像和目标图像 source_image = Image.open("source.jpg") # 需要调整大小的图像 target_image = Image.open("target.jpg") # 目标图像，获取其尺寸 # 获取目标图像的尺寸 target_width, target_height = target_image.size # 调整源图像的尺寸为目标图像的尺寸 resized_image = source_image.resize((target_width, target_height)) # 保存调整后的图像 resized_image.save("resized_source.jpg", format="JPEG") ``` 这种方法利用了 `Pillow` 的 `resize()` 函数来调整图像尺寸[^1]。 --- #### 方法二：使用 `OpenCV` 库 `OpenCV` 是计算机视觉领域的常用工具之一，同样可以用来调整图像尺寸并保存。 ```python import cv2 # 读取源图像 source_image = cv2.imread("source.jpg") # 设定新的宽度和高度 new_width = 800 new_height = 600 # 调整图像尺寸 resized_image = cv2.resize(source_image, (new_width, new_height), interpolation=cv2.INTER_AREA) # 保存调整后的图像 cv2.imwrite("resized_source_opencv.jpg", resized_image) ``` 在此示例中，`cv2.resize()` 函数被用来调整图像尺寸，而 `interpolation` 参数控制插值算法的选择[^2]。 --- #### 方法三：批量调整多个图像的尺寸 如果需要一次性调整多个图像的尺寸，可以通过循环配合文件夹遍历实现。 ```python import os from PIL import Image # 图像目录路径 input_folder = "images/" output_folder = "resized_images/" # 创建输出文件夹（如果不存在） if not os.path.exists(output_folder): os.makedirs(output_folder) # 遍历输入文件夹中的所有图像 for filename in os.listdir(input_folder): if filename.endswith(".jpg") or filename.endswith(".png"): try: # 打开源图像 img_path = os.path.join(input_folder, filename) img = Image.open(img_path) # 调整图像尺寸为固定的宽高 resized_img = img.resize((400, 300)) # 自定义目标尺寸 # 构建输出路径并保存 output_path = os.path.join(output_folder, filename) resized_img.save(output_path, format=img.format) print(f"{filename} 处理完成！") except Exception as e: print(f"无法处理 {filename}: {e}") ``` 这个脚本会自动扫描指定文件夹中的所有 `.jpg` 和 `.png` 文件，将其统一调整为 `(400, 300)` 并保存到另一个文件夹中[^2]。 --- #### 方法四：从网络下载图像并调整尺寸后再保存 有时还需要从互联网上抓取图像并对其进行处理。以下是如何结合 `requests` 和 `Pillow` 实现这一功能的示例。 ```python import requests from PIL import Image from io import BytesIO # 下载远程图像 url = "https://example.com/sample.jpg" response = requests.get(url) img = Image.open(BytesIO(response.content)) # 调整图像尺寸 resized_img = img.resize((500, 500)) # 保存调整后的图像 resized_img.save("downloaded_and_resized.jpg", format="JPEG") ``` 此代码片段展示了如何通过 HTTP 请求获取在线图像，并对其执行尺寸调整再保存的操作[^5]。 --- ### 注意事项 - **插值算法选择**：在调整图像尺寸时，可以选择不同的插值算法以优化结果质量。例如，`Pillow` 默认使用双线性插值，而 `OpenCV` 提供更多选项如 `INTER_NEAREST`, `INTER_CUBIC` 等。 - **保持纵横比**：为了防止变形，建议在调整前先计算合适的缩放比例[^3]。 ---