# 使用 Python 设置图片分辨率的完整指南
在这篇文章中，我们将逐步学习如何使用 Python 修改图片的分辨率。为了达到这个目的，我们可以利用非常流行的图像处理库 Pillow。首先，我将为你展示整个流程，然后详细讲解每个步骤及其对应的代码。
## 整体流程
以下是我们实现这一功能的步骤：
| 步骤 | 描述 |
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原创
2024-08-18 07:43:10
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python 修改图像大小和分辨率_51CTO博客_python修改图片分辨率1 概念： 分辨率，指的是图像或者显示屏在长和宽上各拥有的像素个数。比如一张照片分辨率为1920x1080，意思是这张照片是由横向1920个像素点和纵向1080个像素点构成，一共包含了1920x1080个像素点。 dpi，是分辨率的表示单位之一。它是英文Dot Per Inch的缩写，意思是“每英寸的点数”。上
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2023-06-07 21:05:36
315阅读
import os
import cv2
from tqdm import tqdm
# 设定默认图像高度和宽度
height = 640
width = 480
# 定义调整图像大小并保存的函数
def resize_and_save(srcImgDir, dstImgDir, height=height, width=width):
# 如果目标图像文件夹不存在，则创建它
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2023-09-28 16:18:02
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# Python存图片设置分辨率
## 1. 概述
这篇文章将教你如何使用Python来存储图片，并设置图片的分辨率。如果你是一位刚入行的小白，不用担心，本文将为你提供详细的步骤和代码示例。
## 2. 流程图
下面的流程图展示了整个过程的步骤和顺序。
```mermaid
gantt
title Python存图片设置分辨率流程图
section 准备工作
创
原创
2024-01-20 10:07:57
220阅读
如何用Python的OpenCV批量修改图片质量、分辨率深度学习在做数据集的时候，大多数情况下是不需要很高分辨率的图片做原数据集的，下面的程序是应用python和opencv的库来实现图片的降质处理。帮助我们批量修改图像的质量和分辨率。本文将介绍如何使用Python的OpenCV库来实现这一功能。1. 安装OpenCV库在开始之前，我们需要确保已经安装了Python和OpenCV库。如果尚未安装O
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2023-08-19 13:47:33
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简介超分辨率是指对图像细节进行放大或改进的过程。当增加图像的尺寸时，额外的像素需要以某种方式进行插值。传统的图像处理技术并不能得到好的结果，因为它们在放大时没有把周围环境作为背景。深度学习和最近的GANs在这里发挥了作用，提供了更好的结果。下面给出的图像说明了超分辨率。放大后，原来的高分辨率图像显示出了最好的细节。其他图像采用各种超分辨率方法重建后得到。你可以在这里读到更多细节。1.OpenCV的
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2023-10-09 21:33:33
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“设计师要眼光六路，耳听八方，不错过一个细节，才有可能变‘资深’。” ——Millie，今天用 Hubba Hubba 给自己打造了一个“经典”形象 刚刚接到工程师的电话，说我给出的字体尺寸iPhone里实际应用时明显太小，需要我再调整。之前也出现过类似的情况，后来发现时Photoshop文件里分辨率（Resolution）处的预设不对。手机屏幕
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2023-12-14 22:21:56
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前言这周和大家分享如何用python识别图像里的条码。用到的库可以是zbar。希望西瓜6辛苦码的代码不要被盗了。（zxing的话，我一直没有装好，等装好之后再写一篇）具体步骤前期准备用opencv去读取图片，用pip进行安装。 pip install opencv-python
1 所用到的图片就是这个使用pyzbarwindows的安装方法是 pip install pyzbar
1 而mac的
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2024-06-15 09:55:29
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使用python代码可以指定图片的分辨率。注意：执行本改代码会用新生成的指定分辨率的图片覆盖掉原有的图片。且本程序是批处理，可以直接对文件夹下所有的图片统一指定分辨率。
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2023-05-22 23:49:43
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# 如何在Java中设置图片分辨率
作为一名经验丰富的开发者，我将告诉你如何在Java中设置图片分辨率。在本文中，我将向你展示一个简单的步骤指南，并提供相应的代码示例。让我们开始吧！
## 步骤指南
在开始编写代码之前，我们需要明确整个过程的流程。下面是设置图片分辨率的步骤：
1. 导入相关的Java库
2. 加载图片文件
3. 创建一个新的BufferedImage对象
4. 设置新的图
原创
2023-12-04 08:40:03
215阅读
# coding: utf8
from PIL import Image
img = Image.open("img.jpg")
print img.size
print img.format
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2023-05-23 16:42:53
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背景ImageNet数据集有大约1.3e6张图片，不禁令人好奇，其中的图片的分辨率的分布是怎样的呢？在机器学习的训练中，如果我们提前缩小图片的分辨率会不会大幅提升训练速度呢？FFProbeffprobe是著名的多媒体工具FFmpeg的一个组件，简单地通过命令行调用即可快速查询各种多媒体文件的信息。虽然它主要的用途是查询视频，但也可以用于查询图片的信息，其中也包括了的分辨率。以下是使用的方法： f
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2023-09-05 20:55:39
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编辑：落水无波 2020-05-25 原创之前分享过PS教程|如何让图片中的字体快速更黑、更粗超神，PS中参考线那些事我想用PS给照片换个底色PS替换图标颜色实操步骤很多时候，我们需要批处理提升效率，今天以更改图片分辨率为例子，对PS批量处理图片分辨率做个解析，其他的诸如更改图片格式等也是同样的道理。教程以QQ截图所得图片更改分辨率为例子。第一步：查看原始文件，分辨率为96dpi,这是一般截
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2024-01-07 20:06:05
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本示例演示如何训练甚深超分辨率（vdsr）神经网络，然后使用vdsr网络从单个低分辨率图像估计高分辨率图像。该示例演示了如何训练vdsr网络，并提供了预先培训的vdsr网络。如果您选择培训vdsr网络，强烈建议使用具有cvida功能的nvidia™仇均，该网络具有3.0或更高的计算能力。使用gpu需要并行计算工具箱™。如果您不想下载培训数据集或培训网络，则可以通过键入负载 ("traedvdsr-
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2023-12-13 18:49:42
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使用 PIL 模块修改图像分辨率计算公式，像素用cv2.resize() 调整，分辨率用下面代码调整，得出尺寸。import cv2
from PIL import Image as ImagePIL, ImageFont, ImageDraw
from PIL import Image
im = ImagePIL.open('qq.jpg') #读取图片bgr 格式<class 'PIL
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2023-06-30 14:44:31
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前言：处理图片需要，需把图片都转换成1920*1280的大小， python实现很方便，需要导入图片处理的Image包和匹配的glob包，很简单，代码如下：img_path = glob.glob("D:/chosed/*.jpg")
path_save = "D:/closedd"
for file in img_path:
name = os.path.join(path_save,
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2023-06-02 11:36:19
445阅读
最近在研究深度学习视觉相关的东西，经常需要写python代码搭建深度学习模型。比如写CNN模型相关代码时，我们需要借助python图像库来读取图像并进行一系列的图像处理工作。我最常用的图像库当然是opencv，很强大很好用，但是opencv也有一些坑，不注意的话也会搞出大麻烦。近期我也在看一些别人写的代码，因为个人习惯不一样，他们在做深度学习时用于图片读取的图像库各不相同，从opencv到PIL
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2023-12-26 14:00:35
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参考： 1、https://docs.opencv.org/3.2.0/ 2、https://github.com/opencv/opencv/阈值操作使用inRange使用OpenCV函数cv :: inRange执行基本的阈值操作根据像素值的范围检测对象理论在之前的教程中，我们学习了如何使用cv :: threshold函数执行阈值处理。在本教程中，我们将学习如何使用cv :: inRan
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2024-06-16 10:09:27
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你没有遇到过上传图片到网站的时候，图片太大不能上传的情况？还有，许多报名照片要求小于200K，可是照片超过这个大小，应该如何压缩呢？下面我给大家带来3个图片压缩的方法，既能快速压缩图片大小，又保存画质清晰。方法一：用画图工具压缩1、对着需要压缩的图片点击右键，选择打开方式，点击画图；2、打开画图工具后，点击重新调整大小，然后点击像素，然后修改水平数值，这里我改成800像素，点击确定； 3
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2023-09-25 04:58:44
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我有一个有趣的想法，通过在网格中复制每个像素9次来提高图像的分辨率。所以，我继续使用Pillow库在python中实现了它。在这里的问题是图像没有比之前的图像更清晰或分辨率更高。它看起来仍然像先前图像的放大版本。请给你自己拿一只公鹅。在1。新图像，由程序：-2。旧图像，适当放大以匹配上一个图像的大小图片：-我想知道为什么它不能如期工作？为什么图像不够清晰？不管怎样，我试着把新图像缩小到原始图像的大
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2023-06-02 08:19:34
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