Hướng dẫn how to resize an image in python - cách thay đổi kích thước hình ảnh trong python

Giới thiệu

Nhiều ứng dụng sử dụng hình ảnh kỹ thuật số, và với điều này, thường cần phải xử lý các hình ảnh được sử dụng. Nếu bạn đang xây dựng ứng dụng của mình với Python và cần thêm các tính năng xử lý hình ảnh vào nó, có nhiều thư viện mà bạn có thể sử dụng. Một số người phổ biến là OpenCV, SCIKIT-IMAGE, PYTHON Hình ảnh và gối.

Chúng tôi sẽ không tranh luận về thư viện nào là tốt nhất ở đây; Họ đều có giá trị của họ. Bài viết này sẽ tập trung vào Gối, một thư viện mạnh mẽ cung cấp một loạt các tính năng xử lý hình ảnh và rất đơn giản để sử dụng.

Gối là một cái nĩa của Thư viện hình ảnh Python (PIL). PIL là một thư viện cung cấp một số quy trình tiêu chuẩn để thao tác hình ảnh. Đó là một thư viện mạnh mẽ nhưng chưa được cập nhật kể từ năm 2009 và không hỗ trợ Python 3. Gối xây dựng trên này, thêm nhiều tính năng và hỗ trợ cho Python 3. Nó hỗ trợ một loạt các định dạng tệp hình ảnh như PNG, JPEG, PPM, GIF, TIFF và BMP. Chúng ta sẽ xem cách thực hiện các hoạt động khác nhau trên các hình ảnh như cắt xén, thay đổi kích thước, thêm văn bản vào hình ảnh, xoay, gryscaling, v.v., sử dụng thư viện này.

Cài đặt và thiết lập dự án

Trước khi cài đặt gối, bạn nên biết điều sau đây:

• Gối và PIL không thể cùng tồn tại trong cùng một môi trường, vì vậy trong trường hợp bạn đã cài đặt PIL, gỡ cài đặt nó trước khi tiến hành.
• Chúng tôi sẽ sử dụng phiên bản Pillow ổn định hiện tại trong bài viết này (phiên bản 8.0.1 tại thời điểm viết). Phiên bản này yêu cầu Python phiên bản 3.6 trở lên.

Chúng tôi cung cấp hướng dẫn về cách cài đặt gối bên dưới, nhưng bạn nên kiểm tra hướng dẫn cài đặt trong trường hợp các phiên bản gối sau này tình cờ yêu cầu một số thư viện yêu cầu trước được cài đặt trước.

Bạn có thể cài đặt gối với

# The file format of the source file.
print(image.format) # Output: JPEG

# The pixel format used by the image. Typical values are "1", "L", "RGB", or "CMYK."
print(image.mode) # Output: RGB

# Image size, in pixels. The size is given as a 2-tuple (width, height).
print(image.size) # Output: (1920, 1280)

# Colour palette table, if any.
print(image.palette) # Output: None

python3 -m pip install --upgrade pip
python3 -m pip install --upgrade Pillow

Để làm theo, bạn có thể tải xuống các hình ảnh (lịch sự của Unplash) mà chúng tôi sẽ sử dụng trong bài viết. Bạn cũng có thể sử dụng hình ảnh của riêng bạn.

Tất cả các ví dụ sẽ cho rằng các hình ảnh cần thiết nằm trong cùng thư mục với tệp tập lệnh Python đang được chạy.

Đối tượng hình ảnh

Một lớp quan trọng trong thư viện hình ảnh Python là lớp

# The file format of the source file.
print(image.format) # Output: JPEG

# The pixel format used by the image. Typical values are "1", "L", "RGB", or "CMYK."
print(image.mode) # Output: RGB

# Image size, in pixels. The size is given as a 2-tuple (width, height).
print(image.size) # Output: (1920, 1280)

# Colour palette table, if any.
print(image.palette) # Output: None

# The file format of the source file.
print(image.format) # Output: JPEG

# The pixel format used by the image. Typical values are "1", "L", "RGB", or "CMYK."
print(image.mode) # Output: RGB

# Image size, in pixels. The size is given as a 2-tuple (width, height).
print(image.size) # Output: (1920, 1280)

# Colour palette table, if any.
print(image.palette) # Output: None

Để tải một hình ảnh từ một tệp, chúng tôi sử dụng hàm

image = Image.open('demo_image.jpg')
image.save('new_image.png')

# The file format of the source file.
print(image.format) # Output: JPEG

# The pixel format used by the image. Typical values are "1", "L", "RGB", or "CMYK."
print(image.mode) # Output: RGB

# Image size, in pixels. The size is given as a 2-tuple (width, height).
print(image.size) # Output: (1920, 1280)

# Colour palette table, if any.
print(image.palette) # Output: None

from PIL import Image

image = Image.open('demo_image.jpg')

Nếu thành công, các điều trên trả về một đối tượng

# The file format of the source file.
print(image.format) # Output: JPEG

# The pixel format used by the image. Typical values are "1", "L", "RGB", or "CMYK."
print(image.mode) # Output: RGB

# Image size, in pixels. The size is given as a 2-tuple (width, height).
print(image.size) # Output: (1920, 1280)

# Colour palette table, if any.
print(image.palette) # Output: None

image = Image.open('demo_image.jpg')
image.save('new_image.png')

Sau khi có được một đối tượng

# The file format of the source file.
print(image.format) # Output: JPEG

# The pixel format used by the image. Typical values are "1", "L", "RGB", or "CMYK."
print(image.mode) # Output: RGB

# Image size, in pixels. The size is given as a 2-tuple (width, height).
print(image.size) # Output: (1920, 1280)

# Colour palette table, if any.
print(image.palette) # Output: None

image = Image.open('demo_image.jpg')
image.save('new_image.png')

image.show()

Bạn có thể nhận được một số chi tiết về hình ảnh bằng các thuộc tính của đối tượng.

# The file format of the source file.
print(image.format) # Output: JPEG

# The pixel format used by the image. Typical values are "1", "L", "RGB", or "CMYK."
print(image.mode) # Output: RGB

# Image size, in pixels. The size is given as a 2-tuple (width, height).
print(image.size) # Output: (1920, 1280)

# Colour palette table, if any.
print(image.palette) # Output: None

Để biết thêm về những gì bạn có thể làm với lớp

# The file format of the source file.
print(image.format) # Output: JPEG

# The pixel format used by the image. Typical values are "1", "L", "RGB", or "CMYK."
print(image.mode) # Output: RGB

# Image size, in pixels. The size is given as a 2-tuple (width, height).
print(image.size) # Output: (1920, 1280)

# Colour palette table, if any.
print(image.palette) # Output: None

Thay đổi loại hình ảnh

Khi bạn hoàn thành việc xử lý một hình ảnh, bạn có thể lưu nó vào một tệp với phương thức

image = Image.open('demo_image.jpg')
image.save('new_image.png')

image = Image.open('demo_image.jpg')
image.save('new_image.png')

Trên đây tạo ra một đối tượng hình ảnh được tải với hình ảnh

image = Image.open('demo_image.jpg')
image.save('new_image.png')

image = Image.open('demo_image.jpg')
image.save('new_image.png')

image = Image.open('demo_image.jpg')
image.save('new_image.png')

image = Image.open('demo_image.jpg')
new_image = image.resize((400, 400))
new_image.save('image_400.jpg')

print(image.size) # Output: (1920, 1280)
print(new_image.size) # Output: (400, 400)

image = Image.open('demo_image.jpg')
image.save('new_image.png')

Thay đổi kích thước hình ảnh

Để thay đổi kích thước một hình ảnh, bạn gọi phương thức

image = Image.open('demo_image.jpg')
new_image = image.resize((400, 400))
new_image.save('image_400.jpg')

print(image.size) # Output: (1920, 1280)
print(new_image.size) # Output: (400, 400)

image = Image.open('demo_image.jpg')
new_image = image.resize((400, 400))
new_image.save('image_400.jpg')

print(image.size) # Output: (1920, 1280)
print(new_image.size) # Output: (400, 400)

Phương thức

image = Image.open('demo_image.jpg')
new_image = image.resize((400, 400))
new_image.save('image_400.jpg')

print(image.size) # Output: (1920, 1280)
print(new_image.size) # Output: (400, 400)

Bạn có thể thấy điều này trong hình ảnh mới được tạo từ mã trên:

image = Image.open('demo_image.jpg')
new_image = image.resize((400, 400))
new_image.save('image_400.jpg')

print(image.size) # Output: (1920, 1280)
print(new_image.size) # Output: (400, 400)

Nếu bạn muốn thay đổi kích thước hình ảnh và giữ tỷ lệ khung hình của chúng, thì thay vào đó bạn nên sử dụng hàm

image = Image.open('demo_image.jpg')
new_image = image.resize((400, 400))
new_image.save('image_400.jpg')

print(image.size) # Output: (1920, 1280)
print(new_image.size) # Output: (400, 400)

image = Image.open('demo_image.jpg')
image.thumbnail((400, 400))
image.save('image_thumbnail.jpg')

print(image.size) # Output: (400, 267)

Trên đây sẽ dẫn đến một hình ảnh có kích thước 400x267, đã giữ tỷ lệ khung hình của hình ảnh gốc. Như bạn có thể thấy dưới đây, điều này dẫn đến một hình ảnh đẹp hơn.

Một sự khác biệt đáng kể khác giữa các hàm

image = Image.open('demo_image.jpg')
new_image = image.resize((400, 400))
new_image.save('image_400.jpg')

print(image.size) # Output: (1920, 1280)
print(new_image.size) # Output: (400, 400)

image = Image.open('demo_image.jpg')
new_image = image.resize((400, 400))
new_image.save('image_400.jpg')

print(image.size) # Output: (1920, 1280)
print(new_image.size) # Output: (400, 400)

image = Image.open('demo_image.jpg')
new_image = image.resize((400, 400))
new_image.save('image_400.jpg')

print(image.size) # Output: (1920, 1280)
print(new_image.size) # Output: (400, 400)

image = Image.open('demo_image.jpg')
new_image = image.resize((400, 400))
new_image.save('image_400.jpg')

print(image.size) # Output: (1920, 1280)
print(new_image.size) # Output: (400, 400)

image = Image.open('demo_image.jpg')
image.thumbnail((400, 400))
image.save('image_thumbnail.jpg')

print(image.size) # Output: (400, 267)

image = Image.open('demo_image.jpg')
image.thumbnail((400, 400))
image.save('image_thumbnail.jpg')

print(image.size) # Output: (400, 267)

Cắt xén

Khi một hình ảnh được cắt, một vùng hình chữ nhật bên trong hình ảnh được chọn và giữ lại trong khi mọi thứ khác bên ngoài khu vực bị loại bỏ. Với thư viện gối, bạn có thể cắt một hình ảnh bằng phương pháp

image = Image.open('demo_image.jpg')
image.thumbnail((400, 400))
image.save('image_thumbnail.jpg')

print(image.size) # Output: (400, 267)

# The file format of the source file.
print(image.format) # Output: JPEG

# The pixel format used by the image. Typical values are "1", "L", "RGB", or "CMYK."
print(image.mode) # Output: RGB

# Image size, in pixels. The size is given as a 2-tuple (width, height).
print(image.size) # Output: (1920, 1280)

# Colour palette table, if any.
print(image.palette) # Output: None

# The file format of the source file.
print(image.format) # Output: JPEG

# The pixel format used by the image. Typical values are "1", "L", "RGB", or "CMYK."
print(image.mode) # Output: RGB

# Image size, in pixels. The size is given as a 2-tuple (width, height).
print(image.size) # Output: (1920, 1280)

# Colour palette table, if any.
print(image.palette) # Output: None

image = Image.open('demo_image.jpg')
box = (200, 300, 700, 600)
cropped_image = image.crop(box)
cropped_image.save('cropped_image.jpg')

# Print size of cropped image
print(cropped_image.size) # Output: (500, 300)

Đây là hình ảnh kết quả:

Thư viện hình ảnh Python sử dụng một hệ tọa độ bắt đầu bằng (0, 0) ở góc trên bên trái. Hai giá trị đầu tiên của hộp hộp chỉ định vị trí bắt đầu phía trên bên trái của hộp crop. Các giá trị thứ ba và thứ tư xác định khoảng cách tính theo pixel từ vị trí bắt đầu này về phía hướng bên phải và dưới cùng. Các tọa độ đề cập đến các vị trí giữa các pixel, vì vậy vùng trong ví dụ trên là chính xác là 500x300 pixel.

Dán một hình ảnh lên một hình ảnh khác

Gối cho phép bạn dán một hình ảnh lên một hình ảnh khác. Một số trường hợp sử dụng ví dụ trong đó điều này có thể hữu ích trong việc bảo vệ các hình ảnh có sẵn công khai bằng cách thêm các hình mờ trên chúng, việc xây dựng thương hiệu hình ảnh bằng cách thêm logo của công ty và trong bất kỳ trường hợp nào khác cần phải hợp nhất hai hình ảnh.

Dán được thực hiện với hàm

image = Image.open('demo_image.jpg')
image.thumbnail((400, 400))
image.save('image_thumbnail.jpg')

print(image.size) # Output: (400, 267)

# The file format of the source file.
print(image.format) # Output: JPEG

# The pixel format used by the image. Typical values are "1", "L", "RGB", or "CMYK."
print(image.mode) # Output: RGB

# Image size, in pixels. The size is given as a 2-tuple (width, height).
print(image.size) # Output: (1920, 1280)

# Colour palette table, if any.
print(image.palette) # Output: None

# The file format of the source file.
print(image.format) # Output: JPEG

# The pixel format used by the image. Typical values are "1", "L", "RGB", or "CMYK."
print(image.mode) # Output: RGB

# Image size, in pixels. The size is given as a 2-tuple (width, height).
print(image.size) # Output: (1920, 1280)

# Colour palette table, if any.
print(image.palette) # Output: None

image = Image.open('demo_image.jpg')
logo = Image.open('logo.png')
image_copy = image.copy()
position = ((image_copy.width - logo.width), (image_copy.height - logo.height))
image_copy.paste(logo, position)
image_copy.save('pasted_image.jpg')

Ở trên, chúng tôi tải trong hai hình ảnh,

image = Image.open('demo_image.jpg')
image.thumbnail((400, 400))
image.save('image_thumbnail.jpg')

print(image.size) # Output: (400, 267)

image = Image.open('demo_image.jpg')
box = (200, 300, 700, 600)
cropped_image = image.crop(box)
cropped_image.save('cropped_image.jpg')

# Print size of cropped image
print(cropped_image.size) # Output: (500, 300)

image = Image.open('demo_image.jpg')
box = (200, 300, 700, 600)
cropped_image = image.crop(box)
cropped_image.save('cropped_image.jpg')

# Print size of cropped image
print(cropped_image.size) # Output: (500, 300)

image = Image.open('demo_image.jpg')
box = (200, 300, 700, 600)
cropped_image = image.crop(box)
cropped_image.save('cropped_image.jpg')

# Print size of cropped image
print(cropped_image.size) # Output: (500, 300)

image = Image.open('demo_image.jpg')
image.thumbnail((400, 400))
image.save('image_thumbnail.jpg')

print(image.size) # Output: (400, 267)

Bạn có thể thấy kết quả dưới đây.

Đó không phải là kết quả mà chúng tôi đã mong đợi.

Theo mặc định, khi bạn thực hiện dán, các pixel trong suốt được dán dưới dạng pixel rắn, do đó hộp màu đen (màu trắng trên một số OSS) xung quanh logo. Hầu hết thời gian, đây không phải là điều bạn muốn. Bạn không thể có hình mờ bao gồm nội dung hình ảnh cơ bản. Chúng tôi thà có các pixel trong suốt xuất hiện như vậy.

Để đạt được điều này, bạn cần chuyển trong một đối số thứ ba cho hàm

image = Image.open('demo_image.jpg')
image.thumbnail((400, 400))
image.save('image_thumbnail.jpg')

print(image.size) # Output: (400, 267)

image = Image.open('demo_image.jpg')
image.thumbnail((400, 400))
image.save('image_thumbnail.jpg')

print(image.size) # Output: (400, 267)

image = Image.open('demo_image.jpg')
box = (200, 300, 700, 600)
cropped_image = image.crop(box)
cropped_image.save('cropped_image.jpg')

# Print size of cropped image
print(cropped_image.size) # Output: (500, 300)

image = Image.open('demo_image.jpg')
box = (200, 300, 700, 600)
cropped_image = image.crop(box)
cropped_image.save('cropped_image.jpg')

# Print size of cropped image
print(cropped_image.size) # Output: (500, 300)

image = Image.open('demo_image.jpg')
box = (200, 300, 700, 600)
cropped_image = image.crop(box)
cropped_image.save('cropped_image.jpg')

# Print size of cropped image
print(cropped_image.size) # Output: (500, 300)

image_copy.paste(logo, position, logo)

Hình ảnh quay

Bạn có thể xoay hình ảnh bằng gối bằng phương pháp

image = Image.open('demo_image.jpg')
box = (200, 300, 700, 600)
cropped_image = image.crop(box)
cropped_image.save('cropped_image.jpg')

# Print size of cropped image
print(cropped_image.size) # Output: (500, 300)

from PIL import Image

image = Image.open('demo_image.jpg')

Ở trên, chúng tôi lưu hai hình ảnh vào đĩa: một hình quay ở 90 độ, hình kia ở 180. Các hình ảnh kết quả được hiển thị bên dưới.

Theo mặc định, hình ảnh xoay giữ kích thước của hình ảnh gốc. Điều này có nghĩa là đối với các góc khác với bội số của 180, hình ảnh sẽ được cắt và/hoặc đệm để phù hợp với kích thước ban đầu. Nếu bạn nhìn kỹ vào hình ảnh đầu tiên ở trên, bạn sẽ nhận thấy rằng một số trong đó đã được cắt để phù hợp với chiều cao ban đầu và các cạnh của nó đã được đệm với nền đen (pixel trong suốt trên một số OSS) để phù hợp với chiều rộng ban đầu. Ví dụ dưới đây cho thấy điều này rõ ràng hơn.

from PIL import Image

image = Image.open('demo_image.jpg')

Hình ảnh kết quả được hiển thị bên dưới:

Để mở rộng kích thước của hình ảnh xoay để phù hợp với toàn bộ chế độ xem, bạn chuyển một đối số thứ hai sang

image = Image.open('demo_image.jpg')
box = (200, 300, 700, 600)
cropped_image = image.crop(box)
cropped_image.save('cropped_image.jpg')

# Print size of cropped image
print(cropped_image.size) # Output: (500, 300)

from PIL import Image

image = Image.open('demo_image.jpg')

Bây giờ nội dung của hình ảnh sẽ được hiển thị đầy đủ và kích thước của hình ảnh sẽ tăng lên để tính đến điều này.

Lật hình ảnh

Bạn cũng có thể lật hình ảnh để có được phiên bản gương của họ. Điều này được thực hiện với hàm

image = Image.open('demo_image.jpg')
logo = Image.open('logo.png')
image_copy = image.copy()
position = ((image_copy.width - logo.width), (image_copy.height - logo.height))
image_copy.paste(logo, position)
image_copy.save('pasted_image.jpg')

image = Image.open('demo_image.jpg')
logo = Image.open('logo.png')
image_copy = image.copy()
position = ((image_copy.width - logo.width), (image_copy.height - logo.height))
image_copy.paste(logo, position)
image_copy.save('pasted_image.jpg')

image = Image.open('demo_image.jpg')
logo = Image.open('logo.png')
image_copy = image.copy()
position = ((image_copy.width - logo.width), (image_copy.height - logo.height))
image_copy.paste(logo, position)
image_copy.save('pasted_image.jpg')

image = Image.open('demo_image.jpg')
logo = Image.open('logo.png')
image_copy = image.copy()
position = ((image_copy.width - logo.width), (image_copy.height - logo.height))
image_copy.paste(logo, position)
image_copy.save('pasted_image.jpg')

image = Image.open('demo_image.jpg')
logo = Image.open('logo.png')
image_copy = image.copy()
position = ((image_copy.width - logo.width), (image_copy.height - logo.height))
image_copy.paste(logo, position)
image_copy.save('pasted_image.jpg')

image = Image.open('demo_image.jpg')
logo = Image.open('logo.png')
image_copy = image.copy()
position = ((image_copy.width - logo.width), (image_copy.height - logo.height))
image_copy.paste(logo, position)
image_copy.save('pasted_image.jpg')

image = Image.open('demo_image.jpg')
logo = Image.open('logo.png')
image_copy = image.copy()
position = ((image_copy.width - logo.width), (image_copy.height - logo.height))
image_copy.paste(logo, position)
image_copy.save('pasted_image.jpg')

image = Image.open('demo_image.jpg')
logo = Image.open('logo.png')
image_copy = image.copy()
position = ((image_copy.width - logo.width), (image_copy.height - logo.height))
image_copy.paste(logo, position)
image_copy.save('pasted_image.jpg')

from PIL import Image

image = Image.open('demo_image.jpg')

Hình ảnh kết quả có thể được nhìn thấy dưới đây.

Vẽ trên hình ảnh

Với gối, bạn cũng có thể vẽ trên một hình ảnh bằng mô -đun hình ảnh. Bạn có thể vẽ các đường, điểm, hình elip, hình chữ nhật, vòng cung, bitmap, hợp âm, lát bánh, đa giác, hình dạng và văn bản.

from PIL import Image

image = Image.open('demo_image.jpg')

Trong ví dụ, chúng tôi tạo một đối tượng hình ảnh với phương thức

image = Image.open('demo_image.jpg')
logo = Image.open('logo.png')
image_copy = image.copy()
position = ((image_copy.width - logo.width), (image_copy.height - logo.height))
image_copy.paste(logo, position)
image_copy.save('pasted_image.jpg')

# The file format of the source file.
print(image.format) # Output: JPEG

# The pixel format used by the image. Typical values are "1", "L", "RGB", or "CMYK."
print(image.mode) # Output: RGB

# Image size, in pixels. The size is given as a 2-tuple (width, height).
print(image.size) # Output: (1920, 1280)

# Colour palette table, if any.
print(image.palette) # Output: None

Biến đổi màu

Chuyển đổi giữa các chế độ

Thư viện gối cho phép bạn chuyển đổi hình ảnh giữa các biểu diễn pixel khác nhau bằng phương pháp

image_copy.paste(logo, position, logo)

image = Image.open('demo_image.jpg')
box = (200, 300, 700, 600)
cropped_image = image.crop(box)
cropped_image.save('cropped_image.jpg')

# Print size of cropped image
print(cropped_image.size) # Output: (500, 300)

image_copy.paste(logo, position, logo)

image_copy.paste(logo, position, logo)

Trong ví dụ dưới đây, chúng tôi chuyển đổi hình ảnh từ chế độ

image_copy.paste(logo, position, logo)

image = Image.open('demo_image.jpg')
box = (200, 300, 700, 600)
cropped_image = image.crop(box)
cropped_image.save('cropped_image.jpg')

# Print size of cropped image
print(cropped_image.size) # Output: (500, 300)

from PIL import Image

image = Image.open('demo_image.jpg')

Tách và hợp nhất các dải

Bạn cũng có thể chia một hình ảnh nhiều băng tần (chẳng hạn như RGB) thành các dải riêng lẻ bằng phương pháp

image_copy.paste(logo, position, logo)

image_copy.paste(logo, position, logo)

Bạn có thể hợp nhất một tập hợp các hình ảnh băng đơn thành một hình ảnh đa băng tần mới bằng cách sử dụng hàm

image_copy.paste(logo, position, logo)

image_copy.paste(logo, position, logo)

from PIL import Image

image = Image.open('demo_image.jpg')

Trong mã trên, chúng tôi chia một hình ảnh RGB thành các dải riêng lẻ, trao đổi chúng và sau đó hợp nhất chúng. Dưới đây là hình ảnh kết quả.

Cải tiến hình ảnh

Gối cho phép bạn tăng cường hình ảnh bằng cách điều chỉnh độ tương phản, màu sắc, độ sáng và độ sắc nét của nó bằng cách sử dụng các lớp trong mô -đun

from PIL import Image

image = Image.open('demo_image.jpg')

from PIL import Image

image = Image.open('demo_image.jpg')

Ở trên, chúng tôi điều chỉnh độ tương phản hình ảnh theo hệ số

from PIL import Image

image = Image.open('demo_image.jpg')

from PIL import Image

image = Image.open('demo_image.jpg')

Bạn có thể thấy hình ảnh nâng cao dưới đây.

Dưới đây, chúng tôi tăng màu của hình ảnh. Nếu chúng ta sử dụng hệ số

from PIL import Image

image = Image.open('demo_image.jpg')

from PIL import Image

image = Image.open('demo_image.jpg')

Dưới đây chúng tôi làm cho hình ảnh sáng hơn. Một yếu tố của

from PIL import Image

image = Image.open('demo_image.jpg')

from PIL import Image

image = Image.open('demo_image.jpg')

Dưới đây chúng tôi làm cho hình ảnh sắc nét hơn. Một yếu tố tăng cường của

from PIL import Image

image = Image.open('demo_image.jpg')

from PIL import Image

image = Image.open('demo_image.jpg')

image.show()

Ngoài ra: Thêm xác thực Auth0 vào ứng dụng Python

Trước khi kết thúc bài viết, chúng ta hãy xem cách bạn có thể thêm xác thực bằng Auth0 vào ứng dụng Python. Ứng dụng chúng ta sẽ xem xét được tạo bằng bình, nhưng quy trình này tương tự đối với các khung web Python khác.

Thay vì tạo một ứng dụng từ đầu, tôi đã kết hợp một ứng dụng đơn giản mà bạn có thể tải xuống để theo dõi. Đây là một ứng dụng thư viện đơn giản cho phép người dùng tải hình ảnh lên máy chủ và xem các hình ảnh đã tải lên.

Nếu bạn đã tải xuống các tệp dự án, bạn sẽ tìm thấy hai thư mục bên trong thư mục chính:

from PIL import Image

image = Image.open('demo_image.jpg')

from PIL import Image

image = Image.open('demo_image.jpg')

from PIL import Image

image = Image.open('demo_image.jpg')

Để chạy mã, tốt hơn là tạo một môi trường ảo và cài đặt các gói cần thiết ở đó. Điều này ngăn chặn sự lộn xộn của gói và xung đột phiên bản trong trình thông dịch Python toàn cầu của hệ thống.

Chúng tôi sẽ tạo ra một môi trường ảo với Python 3. Phiên bản này hỗ trợ môi trường ảo một cách tự nhiên và không yêu cầu tải xuống một tiện ích bên ngoài (VirtualEnv), như trường hợp của Python 2.7.

Sau khi tải xuống các tệp mã, hãy thay đổi thiết bị đầu cuối của bạn để trỏ đến thư mục

from PIL import Image

image = Image.open('demo_image.jpg')

image.show()

Tạo môi trường ảo với lệnh sau.

image.show()

Sau đó kích hoạt nó với (trên macOS và Linux):

image.show()

Trên Windows:

image.show()

Để hoàn tất thiết lập, hãy cài đặt các gói được liệt kê trong tệp aborment.txt với:

image.show()

Điều này sẽ cài đặt

from PIL import Image

image = Image.open('demo_image.jpg')

from PIL import Image

image = Image.open('demo_image.jpg')

from PIL import Image

image = Image.open('demo_image.jpg')

from PIL import Image

image = Image.open('demo_image.jpg')

from PIL import Image

image = Image.open('demo_image.jpg')

from PIL import Image

image = Image.open('demo_image.jpg')

from PIL import Image

image = Image.open('demo_image.jpg')

from PIL import Image

image = Image.open('demo_image.jpg')

from PIL import Image

image = Image.open('demo_image.jpg')

from PIL import Image

image = Image.open('demo_image.jpg')

Sau đó, cuối cùng, chạy ứng dụng.

image.show()

Mở http: // localhost: 3000/trong trình duyệt của bạn và bạn sẽ xem trang sau.

Khi bạn đi đến http: // localhost: 3000/gallery, bạn sẽ thấy một trang trống. Bạn có thể đi đến http: // localhost: 3000/tải lên và tải lên một số hình ảnh sau đó sẽ xuất hiện trong bộ sưu tập.

Khi một hình ảnh được tải lên, một bản sao nhỏ hơn của nó được tạo bằng hàm

image = Image.open('demo_image.jpg')
new_image = image.resize((400, 400))
new_image.save('image_400.jpg')

print(image.size) # Output: (1920, 1280)
print(new_image.size) # Output: (400, 400)

from PIL import Image

image = Image.open('demo_image.jpg')

from PIL import Image

image = Image.open('demo_image.jpg')

Bộ sưu tập hiển thị các hình thu nhỏ có kích thước nhỏ hơn và chỉ hiển thị hình ảnh lớn hơn (bên trong một phương thức) khi nhấp vào hình thu nhỏ.

Khi ứng dụng đứng, bất kỳ người dùng nào cũng có thể tải lên một hình ảnh. Điều này có thể không lý tưởng. Có thể tốt hơn là đặt một số bảo vệ đối với hành động này để ngăn chặn lạm dụng hoặc ít nhất là theo dõi tải lên người dùng. Đây là nơi Auth0 xuất hiện. Với Auth0, chúng tôi sẽ có thể thêm xác thực vào ứng dụng với số lượng công việc tối thiểu.

Để đơn giản của ứng dụng, hầu hết các chức năng của nó nằm trong tệp

from PIL import Image

image = Image.open('demo_image.jpg')

from PIL import Image

image = Image.open('demo_image.jpg')

from PIL import Image

image = Image.open('demo_image.jpg')

image.show()

Thiết lập Auth0

Để thiết lập ứng dụng với AUTH0, trước tiên hãy đăng ký tài khoản AUTH0, sau đó điều hướng đến bảng điều khiển. Nhấp vào nút Tạo ứng dụng và điền tên của ứng dụng (hoặc để nó mặc định). Chọn các ứng dụng web thông thường từ danh sách loại ứng dụng, sau đó tạo ứng dụng.Create Application button and fill in the name of the application (or leave it at its default). Select Regular Web Applications from the application type list, then Create the application.

Xin lưu ý:

Nếu bạn được đưa đến màn hình bắt đầu, nhấp vào nút Tạo ứng dụng, nằm trong khu vực được dán nhãn tích hợp Auth0 vào ứng dụng của bạn. Bạn sẽ được đưa đến công nghệ nào bạn đang sử dụng cho dự án của mình? Màn hình, ở đây chỉ cần nhấp vào nút Bỏ qua tích hợp, sẽ đưa bạn đến tab Cài đặt cho ứng dụng, nơi bạn có thể truy cập ID máy khách, Bí mật máy khách và tên miền.Getting Started screen, click on the Create Application button, which is in the area labeled Integrate Auth0 into your application. You will be taken to the What technology are you using for your project? screen, in here just click the Skip Integration button, which will take you to the Settings tab for the application, where you can access the client ID, client secret, and domain.

Sau khi ứng dụng đã được tạo, có thể truy xuất tab Cài đặt trong đó ID máy khách, Bí mật máy khách và tên miền có thể được truy xuất. Đặt URL gọi lại được phép thành

from PIL import Image

image = Image.open('demo_image.jpg')

from PIL import Image

image = Image.open('demo_image.jpg')

from PIL import Image

image = Image.open('demo_image.jpg')

from PIL import Image

image = Image.open('demo_image.jpg')

Quay trở lại dự án của bạn, tạo một tệp có nhãn

from PIL import Image

image = Image.open('demo_image.jpg')

from PIL import Image

image = Image.open('demo_image.jpg')

image.show()

Thêm một tệp khác có tên

from PIL import Image

image = Image.open('demo_image.jpg')

image.show()

Tiếp theo, sửa đổi phần đầu của tệp

from PIL import Image

image = Image.open('demo_image.jpg')

from PIL import Image

image = Image.open('demo_image.jpg')

# The file format of the source file.
print(image.format) # Output: JPEG

# The pixel format used by the image. Typical values are "1", "L", "RGB", or "CMYK."
print(image.mode) # Output: RGB

# Image size, in pixels. The size is given as a 2-tuple (width, height).
print(image.size) # Output: (1920, 1280)

# Colour palette table, if any.
print(image.palette) # Output: None

Chúng tôi sử dụng

from PIL import Image

image = Image.open('demo_image.jpg')

from PIL import Image

image = Image.open('demo_image.jpg')

Sau đó chúng tôi đặt ứng dụng

from PIL import Image

image = Image.open('demo_image.jpg')

Tiếp theo, chúng tôi lưu thông tin xác thực AUTH0 của chúng tôi trong một số hằng số mà chúng tôi sẽ sử dụng sau này và thêm trình xử lý lỗi (

from PIL import Image

image = Image.open('demo_image.jpg')

from PIL import Image

image = Image.open('demo_image.jpg')

from PIL import Image

image = Image.open('demo_image.jpg')

Sau đó, chúng tôi khởi tạo một ứng dụng khách OAuth của Flask và đăng ký ứng dụng của chúng tôi.

Tiếp theo, thêm các chức năng sau vào tệp

from PIL import Image

image = Image.open('demo_image.jpg')

from PIL import Image

image = Image.open('demo_image.jpg')

from PIL import Image

image = Image.open('demo_image.jpg')

# The file format of the source file.
print(image.format) # Output: JPEG

# The pixel format used by the image. Typical values are "1", "L", "RGB", or "CMYK."
print(image.mode) # Output: RGB

# Image size, in pixels. The size is given as a 2-tuple (width, height).
print(image.size) # Output: (1920, 1280)

# Colour palette table, if any.
print(image.palette) # Output: None

Ở đây chúng tôi xác định một trình trang trí sẽ đảm bảo rằng người dùng được xác thực trước khi họ có thể truy cập một tuyến đường cụ thể. Hàm thứ hai chỉ đơn giản là trả về

from PIL import Image

image = Image.open('demo_image.jpg')

from PIL import Image

image = Image.open('demo_image.jpg')

Tiếp theo, sửa đổi các hàm

from PIL import Image

image = Image.open('demo_image.jpg')

from PIL import Image

image = Image.open('demo_image.jpg')

# The file format of the source file.
print(image.format) # Output: JPEG

# The pixel format used by the image. Typical values are "1", "L", "RGB", or "CMYK."
print(image.mode) # Output: RGB

# Image size, in pixels. The size is given as a 2-tuple (width, height).
print(image.size) # Output: (1920, 1280)

# Colour palette table, if any.
print(image.palette) # Output: None

Trong

from PIL import Image

image = Image.open('demo_image.jpg')

from PIL import Image

image = Image.open('demo_image.jpg')

Chúng tôi thêm bộ trang trí

from PIL import Image

image = Image.open('demo_image.jpg')

from PIL import Image

image = Image.open('demo_image.jpg')

from PIL import Image

image = Image.open('demo_image.jpg')

from PIL import Image

image = Image.open('demo_image.jpg')

Ở cuối hàm, chúng tôi chuyển biến

from PIL import Image

image = Image.open('demo_image.jpg')

from PIL import Image

image = Image.open('demo_image.jpg')

Tiếp theo, thêm chức năng sau vào tệp.

# The file format of the source file.
print(image.format) # Output: JPEG

# The pixel format used by the image. Typical values are "1", "L", "RGB", or "CMYK."
print(image.mode) # Output: RGB

# Image size, in pixels. The size is given as a 2-tuple (width, height).
print(image.size) # Output: (1920, 1280)

# Colour palette table, if any.
print(image.palette) # Output: None

Trên đây sẽ được gọi bởi máy chủ AUTH0 sau khi xác thực người dùng. Đó là đường dẫn mà chúng tôi đã thêm vào các URL gọi lại trên bảng điều khiển Auth0. Trình xử lý trao đổi mã mà Auth0 gửi đến URL gọi lại để biết mã thông báo truy cập và mã thông báo ID. Mã thông báo truy cập được sử dụng để gọi điểm cuối

from PIL import Image

image = Image.open('demo_image.jpg')

from PIL import Image

image = Image.open('demo_image.jpg')

from PIL import Image

image = Image.open('demo_image.jpg')

from PIL import Image

image = Image.open('demo_image.jpg')

Sửa đổi

from PIL import Image

image = Image.open('demo_image.jpg')

# The file format of the source file.
print(image.format) # Output: JPEG

# The pixel format used by the image. Typical values are "1", "L", "RGB", or "CMYK."
print(image.mode) # Output: RGB

# Image size, in pixels. The size is given as a 2-tuple (width, height).
print(image.size) # Output: (1920, 1280)

# Colour palette table, if any.
print(image.palette) # Output: None

Ở trên, chúng tôi kiểm tra trạng thái đăng nhập của người dùng và hiển thị một tin nhắn khác cho phù hợp. Chúng tôi cũng thêm một liên kết đăng xuất nếu người dùng được đăng nhập.

Để xác thực, ứng dụng sẽ sử dụng đăng nhập Universal của Auth0. Điều này sẽ trình bày một biểu mẫu đăng nhập/đăng ký/có thể tùy chỉnh, nhưng có thể tùy chỉnh.

Thêm hai tuyến sau vào

from PIL import Image

image = Image.open('demo_image.jpg')

# The file format of the source file.
print(image.format) # Output: JPEG

# The pixel format used by the image. Typical values are "1", "L", "RGB", or "CMYK."
print(image.mode) # Output: RGB

# Image size, in pixels. The size is given as a 2-tuple (width, height).
print(image.size) # Output: (1920, 1280)

# Colour palette table, if any.
print(image.palette) # Output: None

Trong

from PIL import Image

image = Image.open('demo_image.jpg')

from PIL import Image

image = Image.open('demo_image.jpg')

Chúng tôi cũng thêm một tuyến đường sẽ đăng xuất người dùng. Khi triển khai chức năng đăng xuất trong một ứng dụng, thường có ba lớp phiên bạn cần xem xét:

• Phiên ứng dụng: Đầu tiên là phiên bên trong ứng dụng. Mặc dù ứng dụng của bạn sử dụng Auth0 để xác thực người dùng, bạn vẫn sẽ cần theo dõi thực tế là người dùng đã đăng nhập vào ứng dụng của bạn. Trong một ứng dụng web bình thường, điều này đạt được bằng cách lưu trữ thông tin bên trong cookie. Bạn cần đăng xuất người dùng từ ứng dụng của mình bằng cách xóa phiên của họ.: The first is the session inside the application. Even though your application uses Auth0 to authenticate users, you will still need to keep track of the fact that the user has logged in to your application. In a normal web application, this is achieved by storing information inside a cookie. You need to log out the user from your application by clearing their session.
• Phiên Auth0: Tiếp theo, Auth0 cũng sẽ giữ một phiên và lưu trữ thông tin của người dùng bên trong cookie. Lần tới khi người dùng được chuyển hướng đến màn hình đăng nhập AUTH0, thông tin của người dùng sẽ được ghi nhớ. Để đăng xuất người dùng từ Auth0, bạn cần xóa Cookie SSO.: Next, Auth0 will also keep a session and store the user's information inside a cookie. Next time when a user is redirected to the Auth0 login screen, the user's information will be remembered. In order to logout a user from Auth0, you need to clear the SSO cookie.
• Phiên nhà cung cấp nhận dạng: Lớp cuối cùng là nhà cung cấp nhận dạng, ví dụ: Facebook hoặc Google. Khi bạn cho phép người dùng đăng nhập với bất kỳ nhà cung cấp nào trong số này và họ đã được đăng nhập vào nhà cung cấp, họ sẽ không được nhắc đăng nhập. Họ có thể chỉ cần cấp quyền để chia sẻ thông tin của họ với Auth0 và lần lượt, Ứng dụng của bạn.: The last layer is the Identity Provider, for example, Facebook or Google. When you allow users to sign in with any of these providers, and they are already signed into the provider, they will not be prompted to sign in. They may simply be required to give permissions to share their information with Auth0 and, in turn, your application.

Trong mã trên, chúng tôi đối phó với hai cái đầu tiên. Nếu chúng tôi chỉ xóa phiên với

from PIL import Image

image = Image.open('demo_image.jpg')

Bạn có thể thấy vấn đề ở đây. Sau khi người dùng đăng xuất khỏi ứng dụng, một người dùng khác có thể đăng nhập khi chúng trên máy tính đó. Vì vậy, cũng cần phải đăng nhập người dùng ra khỏi Auth0. Điều này được thực hiện với chuyển hướng đến

from PIL import Image

image = Image.open('demo_image.jpg')

Mặc dù không phải là một thông lệ phổ biến, bạn có thể buộc người dùng cũng phải đăng xuất khỏi nhà cung cấp danh tính của họ bằng cách thêm tham số

from PIL import Image

image = Image.open('demo_image.jpg')

from PIL import Image

image = Image.open('demo_image.jpg')

Chúng tôi thêm một tham số

from PIL import Image

image = Image.open('demo_image.jpg')

Cuối cùng, trong

from PIL import Image

image = Image.open('demo_image.jpg')

from PIL import Image

image = Image.open('demo_image.jpg')

# The file format of the source file.
print(image.format) # Output: JPEG

# The pixel format used by the image. Typical values are "1", "L", "RGB", or "CMYK."
print(image.mode) # Output: RGB

# Image size, in pixels. The size is given as a 2-tuple (width, height).
print(image.size) # Output: (1920, 1280)

# Colour palette table, if any.
print(image.palette) # Output: None

Điều này sẽ hiển thị tên người dùng đã đăng nhập. Nhìn vào hồ sơ người dùng để xem những gì thông tin người dùng khác có sẵn cho bạn. Thông tin có sẵn sẽ được xác định bởi những gì được lưu trên máy chủ. Chẳng hạn, nếu người dùng chỉ sử dụng xác thực email/mật khẩu, thì bạn sẽ không thể nhận được

from PIL import Image

image = Image.open('demo_image.jpg')

from PIL import Image

image = Image.open('demo_image.jpg')

from PIL import Image

image = Image.open('demo_image.jpg')

Chạy ứng dụng. Bạn sẽ không thể có được biểu mẫu tải lên bằng cách điều hướng đến

from PIL import Image

image = Image.open('demo_image.jpg')

Sau khi xác thực, bạn sẽ được chuyển hướng đến trang

from PIL import Image

image = Image.open('demo_image.jpg')

Sự kết luận

Trong bài viết này, chúng tôi đã đề cập đến một số hoạt động xử lý hình ảnh phổ biến hơn được tìm thấy trong các ứng dụng. Gối là một thư viện mạnh mẽ, và chúng tôi chắc chắn đã không thảo luận tất cả những gì nó có thể làm. Nếu bạn muốn tìm hiểu thêm, hãy chắc chắn đọc tài liệu.

Nếu bạn đang xây dựng một ứng dụng Python yêu cầu xác thực, hãy xem xét sử dụng Auth0 vì nó chắc chắn sẽ giúp bạn tiết kiệm nhiều thời gian và công sức. Sau khi đăng ký, việc thiết lập ứng dụng của bạn với AUTH0 khá đơn giản. Nếu bạn cần trợ giúp, bạn có thể xem qua tài liệu hoặc đăng câu hỏi của bạn trong phần bình luận bên dưới.

Làm cách nào để thay đổi kích thước một hình ảnh trong mã?

Làm cách nào để thay đổi kích thước hình ảnh CV2 trong Python?

Làm thế nào để tôi thay đổi kích thước một hình ảnh trong một danh sách trong Python?

Làm cách nào để có được kích thước của một hình ảnh trong Python?

Làm cách nào để giảm kích thước của một JPEG trong Python?