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Redimensionnez l'image rectangulaire en carré, en conservant le rapport et en remplissant l'arrière-plan de noir

J'essaie de redimensionner un lot d'images en niveaux de gris de 256 x N pixels (N varie, mais est toujours ≤256).

Mon intention est de réduire l'échelle des images.

Le redimensionnement devrait produire une image carrée (1: 1), avec:

  • image redimensionnée centrée verticalement
  • rapport d'aspect maintenu
  • pixels restants rendus noirs

Visuellement, ce serait le résultat souhaité:

enter image description here

J'ai essayé de créer une matrice de zéros numpy avec la taille cible (par exemple 200 x 200) mais je n'ai pas pu coller l'image redimensionnée dans son centre vertical.

Toutes suggestions utilisant cv2, PIL ou numpy sont les bienvenues.

pythonopencvnumpyimage-processingpython-imaging-library
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pepe

Vous pouvez utiliser Pillow pour accomplir cela:

Code:

from PIL import Image

def make_square(im, min_size=256, fill_color=(0, 0, 0, 0)):
    x, y = im.size
    size = max(min_size, x, y)
    new_im = Image.new('RGBA', (size, size), fill_color)
    new_im.paste(im, (int((size - x) / 2), int((size - y) / 2)))
    return new_im

Code de test:

test_image = Image.open('hLarp.png')
new_image = make_square(test_image)
new_image.show()

Pour un fond blanc, vous pouvez faire:

new_image = make_square(test_image, fill_color=(255, 255, 255, 0))

Résultat:

enter image description here

24
Stephen Rauch

PIL a la méthode des vignettes qui évoluera en gardant le rapport hauteur/largeur. De là, il vous suffit de le coller centré sur votre rectangle de fond noir.

from PIL import Image

def black_background_thumbnail(path_to_image, thumbnail_size=(200,200)):
    background = Image.new('RGBA', thumbnail_size, "black")    
    source_image = Image.open(path_to_image).convert("RGBA")
    source_image.thumbnail(thumbnail_size)
    (w, h) = source_image.size
    background.paste(source_image, ((thumbnail_size[0] - w) / 2, (thumbnail_size[1] - h) / 2 ))
    return background

if __name__ == '__main__':
    img = black_background_thumbnail('hLARP.png')
    img.save('tmp.jpg')
    img.show()
3
clockwatcher
from PIL import Image

def reshape(image):
    '''
    Reshapes the non-square image by pasting
    it to the centre of a black canvas of size
    n*n where n is the biggest dimension of
    the non-square image. 
    '''
    old_size = image.size
    max_dimension, min_dimension = max(old_size), min(old_size)
    desired_size = (max_dimension, max_dimension)
    position = int(max_dimension/2) - int(min_dimension/2) 
    blank_image = Image.new("RGB", desired_size, color='black')
    if image.height<image.width:
        blank_image.paste(image, (0, position))
    else:
        blank_image.paste(image, (position, 0))
    return blank_image
0
Joseph

Voici un code qui résout votre question avec le module OPENCV (en utilisant également le module NUMPY)

#Importing modules opencv + numpy
import cv2
import numpy as np

#Reading an image (you can use PNG or JPG)
img = cv2.imread("image.png")

#Getting the bigger side of the image
s = max(img.shape[0:2])

#Creating a dark square with NUMPY  
f = np.zeros((s,s,3),np.uint8)

#Getting the centering position
ax,ay = (s - img.shape[1])//2,(s - img.shape[0])//2

#Pasting the 'image' in a centering position
f[ay:img.shape[0]+ay,ax:ax+img.shape[1]] = img

#Showing results (just in case) 
cv2.imshow("IMG",f)
#A pause, waiting for any press in keyboard
cv2.waitKey(0)

#Saving the image
cv2.imwrite("img2square.png",f)
cv2.destroyAllWindows()
0
Diroallu