在 Python 中智能确定图像大小

Question

我想使用 Python 智能地选择图片的尺寸（以英寸为单位）。如果我手动执行此操作，我会在一些照片编辑软件中打开图片并调整图像大小，直到看起来 'good'。

我在 SO 上看到的其他答案都有预先指定的维度，但在这种情况下，这是我希望程序确定的。我对图像处理非常陌生，所以我犹豫要更具体。但是，我认为我想选择 DPI >= 300 的尺寸。所有这些图像最终都会打印出来，这就是为什么我将 DPI 作为衡量标准的原因。一个可怕的蛮力方式可能是：

from PIL import Image
import numpy as np
import bisect

min_size = 1
max_size = 10
sizes = np.linspace(min_size, max_size)
for size in sizes:   
    im = Image.open(im_name)
    im.thumbnail((size, size), Image.ANTIALIAS) #assumes square images
    dpi_vals.append(im.info['dpi']))
best_size = sizes[bisect.bisect(dpi_vals, 300)]

这让我觉得效率很低，我希望有更多经验的人有更聪明的方法。

Answer 1

忘记 dpi。这是一个非常混乱的术语。除非你scan\print（即使用物理媒介），否则这意义不大。

一个好的数字维度具有以下内容：

2 的最大因数。这就是为什么大多数标准数字分辨率（尤其是视频中的尺寸为 2^3 或 2^4 的倍数）的原因。数字滤波器和转换利用这一点进行优化
源图像和目标图像之间的一个简单因素（同样主要是 2）。将图像裁剪 8 倍几乎总是比裁剪 7 倍产生更好的结果。大多数时候它也会更快。
有点标准的纵横比。正方形，4:3，16:9。
视情况保存源图长宽比

这就是为什么许多网站为您提供可调整大小的 rectangle\square 框来容纳某些照片（例如 facebook 个人资料图片），这将确保纵横比与处理过的图像的纵横比相同，即满足 minimum\maximum 个维度，等等...

Answer 2

我想我问的有点早了。与编程相比，这更多地取决于对分辨率与 DPI 的理解。一旦我了解更多，答案就变得很容易了。数字图像具有分辨率，而印刷图像具有 DPI。要选择数字图像的大小，以便在打印时该图像具有 300 DPI，就像：像素 / 300 一样简单。在 PIL 的特定情况下，以下代码可以正常工作：

import PIL

im = Image.open(im_name)
print_ready_width = im.size[0] / 300

如果以 print_read_width 打印，图像将具有 300 DPI。

在 Python 中智能确定图像大小

Intelligently Determine Image Size in Python

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python-imaging-library