一、将原图粘贴到一张正方形的背景上
def trans_square(image): r"""Open the image using PIL.""" image = image.convert('RGB') w, h = image.size background = Image.new('RGB', size=(max(w, h), max(w, h)), color=(127, 127, 127)) # 创建背景图,颜色值为127 length = int(abs(w - h) // 2) # 一侧需要填充的长度 box = (length, 0) if w < h else (0, length) # 粘贴的位置 background.paste(image, box) return background
二、切片填充的方式使用numpy创建背景,使用切片将原图的值填充到背景中。
def trans_square(image): r"""Open the image using PIL.""" img = image.convert('RGB') img = np.array(img, dtype=np.uint8) # 图片转numpy img_h, img_w, img_c = img.shape if img_h != img_w: long_side = max(img_w, img_h) short_side = min(img_w, img_h) loc = abs(img_w - img_h) // 2 img = img.transpose((1, 0, 2)) if img_w < img_h else img # 如果高是长边则换轴,最后再换回来 background = np.zeros((long_side, long_side, img_c), dtype=np.uint8) # 创建正方形背景 background[loc: loc + short_side] = img[...] # 数据填充在中间位置 img = background.transpose((1, 0, 2)) if img_w < img_h else background return Image.fromarray(img, 'RGB')
使用 nn.ZeroPad2d() 或者 nn.ConstantPad2d() 进行填充
def trans_square(image): r"""transform square. :return PIL image """ img = transforms.ToTensor()(image) C, H, W = img.shape pad_1 = int(abs(H - W) // 2) # 一侧填充长度 pad_2 = int(abs(H - W) - pad_1) # 另一侧填充长度 img = img.unsqueeze(0) # 加轴 if H > W: img = nn.ZeroPad2d((pad_1, pad_2, 0, 0))(img) # 左右填充,填充值是0 # img = nn.ConstantPad2d((pad_1, pad_2, 0, 0), 127)(img) # 左右填充,填充值是127 elif H < W: img = nn.ZeroPad2d((0, 0, pad_1, pad_2))(img) # 上下填充,填充值是0 # img = nn.ConstantPad2d((0, 0, pad_1, pad_2), 127)(img) # 上下填充,填充值是127 img = img.squeeze(0) # 减轴 img = transforms.ToPILImage()(img) return img
ps:下面看下python 将图片转换成九宫格形式
用到的模块PIL(安装:pip install pillow
)
完整代码:
from PIL import Image import sys #先将 input image 填充为正方形 def fill_image(image): width, height = image.size #选取长和宽中较大值作为新图片的 new_image_length = width if width > height else height #生成新图片[白底] new_image = Image.new(image.mode, (new_image_length, new_image_length), color='white') #注意这个函数! #将之前的图粘贴在新图上,居中 if width > height:#原图宽大于高,则填充图片的竖直维度 #(x,y)二元组表示粘贴上图相对下图的起始位置,是个坐标点。 new_image.paste(image, (0, int((new_image_length - height) / 2))) else: new_image.paste(image, (int((new_image_length - width) / 2),0)) return new_image def cut_image(image): width, height = image.size item_width = int(width / 3) box_list = [] # (left, upper, right, lower) for i in range(0,3): for j in range(0,3): #print((i*item_width,j*item_width,(i+1)*item_width,(j+1)*item_width)) box = (j*item_width,i*item_width,(j+1)*item_width,(i+1)*item_width) box_list.append(box) image_list = [image.crop(box) for box in box_list] return image_list #保存 def save_images(image_list): index = 1 for image in image_list: image.save(str(index) + '.png', 'PNG') index += 1 if __name__ == '__main__': file_path = "***"#填入图片名 image = Image.open(file_path) #image.show() image = fill_image(image) image_list = cut_image(image) save_images(image_list)
原图:
运行程序后效果图:
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
更新日志
2024年11月16日
2024年11月16日
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