图片归一化

图片归一化

huoyu

2025 年 02 月 27 日

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python - 数据分析

将长方形的图片归一化成，以短的边去限制长的边，下面是效果图

![image.png](http://type.zimopy.com/usr/uploads/2025/02/2039757460.png)

# 代码

```python
image_path = "path_to_your_image.png"

from PIL import Image
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def normalize_to_square(image_path):
    # 打开图片
    img = Image.open(image_path)
    print("原始尺寸 (宽, 高):", img.size)  # 打印原始尺寸

# 如果是RGBA模式，转换为RGB
    if img.mode == 'RGBA':
        img = img.convert('RGB')

# 获取原始宽高
    width, height = img.size
    min_dim = min(width, height)  # 以最短边作为正方形边长

# 创建黑色背景的正方形
    square_img = Image.new('RGB', (min_dim, min_dim), (0, 0, 0))

# 如果宽>高，缩放宽度到min_dim；如果高>宽，缩放高度到min_dim
    if width > height:
        resized_img = img.resize((min_dim, height), Image.Resampling.LANCZOS)
        square_img.paste(resized_img, (0, 0))
    else:
        resized_img = img.resize((width, min_dim), Image.Resampling.LANCZOS)
        square_img.paste(resized_img, (0, 0))

# 转换为数组
    img_array = np.array(square_img, dtype=float)

# 像素值归一化到0-1
    normalized_img = img_array / 255.0

# 保存结果为PNG
    normalized_img_pil = Image.fromarray((normalized_img * 255).astype(np.uint8))
    normalized_img_pil.save("out_put.png", "PNG")

# 打印最终尺寸
    final_width, final_height = square_img.size
    print("处理后尺寸 (宽, 高):", (final_width, final_height))

return img_array, normalized_img

# 显示图片
def show_images(original, normalized):
    plt.figure(figsize=(12, 6))

plt.subplot(1, 2, 1)
    plt.title("Original Square Image")
    plt.imshow(original.astype(np.uint8))
    plt.axis('off')

plt.subplot(1, 2, 2)
    plt.title("Normalized Square Image")
    plt.imshow(normalized)
    plt.axis('off')

plt.show()

# 示例用法
original_img, normalized_result = normalize_to_square(image_path)

# 显示图片
show_images(original_img, normalized_result)
```

最后修改：2025 年 02 月 27 日