python不改变像素大小修改存储空间

Python本身不支持改变像素大小来修改存储空间，但是可以使用第三方库来实现这一功能。Pillow是一个开源的Python图像处理库，可以用来修改的大小，从而减少存储空间。

使用Pillow库，可以使用resize()函数来调整的大小：

from PIL import Image

img = Imageopen('imagejpg')

img = imgresize((200, 200)) # 调整大小为200x200像素

imgsave('image_resizedjpg') # 保存调整后的

原文标题：10 Python image manipulation tools

作者 | Parul Pandey

翻译 | 安其罗乔尔、JimmyHua

今天，在我们的世界里充满了数据，图像成为构成这些数据的重要组成部分。但无论是用于何种用途，这些图像都需要进行处理。图像处理就是分析和处理数字图像的过程，主要旨在提高其质量或从中提取一些信息，然后可以将其用于某种用途。

图像处理中的常见任务包括显示图像，基本 *** 作如裁剪、翻转、旋转等，图像分割，分类和特征提取，图像恢复和图像识别。Python成为这种图像处理任务是一个恰当选择，这是因为它作为一种科学编程语言正在日益普及，并且在其生态系统中免费提供许多最先进的图像处理工具供大家使用。

让我们看一下可以用于图像处理任务中的常用 Python 库有哪些吧。

1scikit-image

scikit-image是一个开源的Python包，适用于numpy数组。它实现了用于研究，教育和工业应用的算法和实用工具。即使是那些刚接触Python生态系统的人，它也是一个相当简单直接的库。此代码是由活跃的志愿者社区编写的，具有高质量和同行评审的性质。

资源

文档里记录了丰富的例子和实际用例，阅读下面的文档：

>

所谓简单的图像处理，就是对像素数据进行点处理。

下面是具体步骤。

读取：

# -- coding: utf-8 --

import cv2

import numpy as np

img = cv2imread("C:/Users/Administrator/Desktop/ballpng")

cv2imshow("a",img)

cv2waitKey(0)

cv2imshow("a",img)

打开一个窗口。

python读取，实际上是读取了离散的数据：

print(img)

运行，就会给出数据。

显示反色，只要进行简单的计算：

255-img

这是2img的效果。

分离通道，的第一个通道是：

img[:,:,0]

成图是灰度图。

第二个通道的灰度图：

img[:,:,1]

第三个通道的灰度图：

img[:,:,2]

提取待检索**的每一帧图像的局部敏感哈希 (Locality Sensitive Hashing; LSH) 特征, 并保存下来, 不妨称为库 (gallery) LSH 特征可以用整型来表示, 一般是6

2来了一张查询图像 (query), 也计算它的 LSH 特征 然后与预先保存下来的库中的每个 LSH 特征都计算 Hamming 距离, 返回库中与查询图像 LSH 特征距离最小 (或距离小于指定阈值)

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