Python图片处理库Wand的简单使用

本文介绍如何在Ubuntu上安装ImageMagick和Wand,并提供了使用这两种工具进行图片缩放和拼接的具体实例。

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ImageMagick安装

ubuntu下安装
sudo apt-get install libmagickwand-dev
其他系统安装方法可以参考
http://docs.wand-py.org/en/0.4.2/guide/install.html

Wand安装

pip install Wand

简单使用

图片缩放

from wand.image import Image
from wand.drawing import Drawing
from wand.color import Color
def resize_photo(filename, width, 
                     height, target):
    with Image(filename=filename) as img:
        img.resize(width, height)
        img.save(filename=target)

图片filename将被缩放到width*height大小,并且重新保存成target

图片拼接

这里讲一种拼接方式是先画一张纯白背景,然后将一张图片放到这个背景的某个位置

from wand.image import Image
from wand.drawing import Drawing
from wand.color import Color

# 画一个纯白背景,并保存成filename
def draw_rec(width, height, filename):
    with Image(width=width,height=height,
               background=Color('White')) as img:
        img.save(filename=filename)
        
# 将图片img放在img_back的上面,具体位置是距左边界left个像素, 
# 距离上边界top个像素,生成的新图片保存成filename
def composite(img_back, img, left, top, target):
    with Image(filename = img_back) as w:
        with Image(filename = img) as r:
            with Drawing() as draw:
                draw.composite(operator = 'atop',
                        left = left, top = top,
                        width = r.width,
                        height = r.height,
                        image = r)
                draw(w)

if __name__ == '__main__':
    draw_rec(640, 800, 'background.jpg')
    composite('background.jpg', 'front.jpg', 50, 100, 'final.jpg')

命令行的简单使用

composite
实现两张图片的拼接(一张拼到另一张的上面)

composite -gravity northwest -geometry +{left}+{top} {front.jpg} {background.jpg} {target.jpg}
northwest: 表示以左上角为坐标原点
{left}:距离左边界的距离(像素)
{top}:距离上边界的距离(像素)
{front.jpg}: 上面的图片
{background.jpg}: 下面的图片
{target.jpg}: 生成的图片
<think>好的,用户想找Python中用于调整图片大小的。首先,我需要回忆一下常见的Python图像处理。PIL(Python Imaging Library)是一个经典的选择,不过现在通常使用它的分支Pillow,因为PIL已经停止更新了。记得用户提供的引用里多次提到PIL,比如引用[1]、[3]、[4]都涉及PIL的使用,包括缩放、旋转等操作。所以应该首先推荐Pillow。 另外,用户可能还需要其他,比如OpenCV,这在引用[1]里也有提到。OpenCV的resize函数功能强大,适合更复杂的图像处理任务。还有Wand,基于ImageMagick,引用[2]提到了它的adaptive_resize方法,这可能适用于需要自适应调整的情况。此外,scikit-image也是一个科学图像处理,适合学术或研究用途。 需要检查用户提供的引用内容是否有遗漏的,但根据现有引用,主要的是Pillow、OpenCV、Wand和scikit-image。要确保推荐的每个都附上代码示例,比如Pillow的resize方法,如引用[4]中的示例代码。同时,注意用户可能关心不同的性能和适用场景,比如Pillow简单易用,OpenCV适合计算机视觉任务,Wand适合需要高级特性的时候。 另外,用户的问题是关于调整大小的,所以需要明确每个的resize函数名称和基本用法。还要注意是否需要安装指南,比如通过pip安装这些。可能用户是刚开始接触图像处理,所以代码示例要简洁明了,方便复制使用。 最后,生成相关问题时要围绕图像处理的调整大小功能,比如性能比较、其他操作、特定场景下的选择等。确保引用标记正确对应到用户提供的引用资料,比如引用[1]、[2]、[3]、[4]分别对应不同的和功能。</think>### Python中常用的图片调整大小(Resize)Python中,调整图片大小的常用包括以下四种,均支持基础缩放功能,并适用于不同场景: --- #### 1. **Pillow(PIL的分支)** 最经典的图像处理,语法简洁,适合快速实现基础操作。 **代码示例**: ```python from PIL import Image img = Image.open("input.jpg") resized_img = img.resize((800, 600)) # 调整为800×600像素 resized_img.save("output.jpg") ``` **特点**: - 支持多种图像格式(JPEG、PNG等)[^3] - 提供缩放、旋转、裁剪等基础功能[^4] **安装**:`pip install pillow` --- #### 2. **OpenCV** 专注于计算机视觉的高性能,适合复杂图像处理任务。 **代码示例**: ```python import cv2 img = cv2.imread("input.jpg") resized_img = cv2.resize(img, (800, 600), interpolation=cv2.INTER_LINEAR) cv2.imwrite("output.jpg", resized_img) ``` **特点**: - 支持多种插值算法(如双线性、立方插值)[^1] - 常用于视频处理、实时图像分析 --- #### 3. **Wand(基于ImageMagick)** 提供高级图像处理功能,如自适应缩放。 **代码示例**(自适应调整): ```python from wand.image import Image with Image(filename="input.jpg") as img: img.adaptive_resize(1024, 768) # 自适应调整到1024×768 img.save(filename="output.jpg") ``` **特点**: - 支持动态调整以保留重要特征[^2] - 需安装ImageMagick依赖 --- #### 4. **scikit-image** 面向科研的,提供丰富的图像处理算法。 **代码示例**: ```python from skimage import io, transform img = io.imread("input.jpg") resized_img = transform.resize(img, (600, 800), anti_aliasing=True) io.imsave("output.jpg", resized_img) ``` **特点**: - 支持抗锯齿等高级参数 - 输出为NumPy数组,便于与机器学习框架集成 --- ### 如何选择? - **简单任务**:Pillow(代码简洁) - **性能要求高**:OpenCV(处理速度快) - **自适应调整**:Wand(保留图像关键区域) - **科研需求**:scikit-image(算法丰富) ---
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