alternativas de imagem Python

Question

Eu tenho o código python que precisa fazer apenas um par simples coisas para fotografias: cortar, redimensionar, e sobrepor uma marca d'água. Eu usei PIL, e os resample / resultados de redimensionamento são terríveis. Eu usei imagemagick, e os e comandos da interface foram desenhados por embalagem de um gato em uma caixa, e depois repetidamente jogá-lo para baixo um conjunto de escadas em um teclado.

Eu estou procurando algo que não é PIL ou Imagemagick que eu possa usar com python para fazer, de alta qualidade transformações de imagem simples. Para essa matéria, não tem sequer a ter vínculos python se a interface de linha de comando é bom.

Oh, e ele precisa ser relativamente plataforma agnóstica, os nossos servidores de produção são linux, mas alguns dos nossos devs desenvolver nas janelas. Ele não pode exigir a instalação de um monte de código gui bobo para uso como uma biblioteca, também.

Answer 1

Eu usei PIL, e os resample / resultados de redimensionamento são terríveis.

Eles não devem ser, contanto que você:

1. Use apenas Image.ANTIALIAS filtragem para operações de redução de escala
2. usar a filtragem única Image.BICUBIC para operações upscaling.
3. lembre-se de converter para o modo de cor 'RGB' antes do redimensionamento se você estiver usando uma imagem paletted
4. Não uso .thumbnail (). ele é excremento
5. definir o nível quality= para algo apropriado ao salvar JPEGs (o padrão é bastante baixa)

Answer 2

Eu não tenho certeza do porquê Image.thumbnail está ficando tais críticas. Na presente versão que eu estou correndo fora dele faz pouco mais do que descobrir o tamanho desejado e redimensionar a imagem no lugar. Enquanto você estiver usando o filtro resample adequada e converter para RGB primeira (como bobince diz) thumbnail não deve ser diferente do que redimensionamento.

Aqui está a fonte real para o método de miniaturas:

def thumbnail(self, size, resample=NEAREST):
  # preserve aspect ratio
  x, y = self.size
  if x > size[0]: y = max(y * size[0] / x, 1); x = size[0]
  if y > size[1]: x = max(x * size[1] / y, 1); y = size[1]
  size = x, y

  if size == self.size:
      return

  self.draft(None, size)

  self.load()

  try:
      im = self.resize(size, resample)
  except ValueError:
      if resample != ANTIALIAS:
          raise
      im = self.resize(size, NEAREST) # fallback

  self.im = im.im
  self.mode = im.mode
  self.size = size

  self.readonly = 0

Answer 3

PIL pode fazer o bem de redimensionamento. Certifique-se de sua imagem fonte está no modo RGB, não cores da paleta, e experimentar as diferentes opções de algoritmos.

Answer 4

Enquanto imagemagick parece ser a biblioteca de imagens de facto open-source, possivelmente diabo ( multiplataforma, parece estar a fazer operações de imagem simples) ou FreeImage .

Answer 5

Você verificou pypi ? A superficiais shows Procurar algumas ferramentas relacionadas imagem lá, eu também descobri python-gd, nenhum indício quão útil pode ser embora.

Eu nunca tive quaisquer problemas com PIL mim mesmo, mas algum tipo de variedade pode ser interessante.

Answer 6

GIMP tem uma interface de linha de comando razoável, eu acho.

Answer 7

Dê uma olhada em algumas dessas bibliotecas de imagem:

hxxp: //pypi.python.org/pypi/collective.croppingimagefield/0.1beta

hxxp: //pypi.python.org/pypi/cropresize/0.1.1

hxxp: //pypi.python.org/pypi/image_resize/1.0

Answer 8

A última vez que em comparação, a saída deste downscaler é quase idêntico ao da opção "cúbico" do GIMP:

 import Image

 def stretch(im, size, filter=Image.NEAREST):
     im.load()
     im = im._new(im.im.stretch(size, filter))
     return im

IIRC, as diferenças são visualmente indistinguíveis - alguns valores de pixel +/- 1 devido ao arredondamento, e eles tendem a ser em torno das bordas. Não é lento também.

cf: http: //www.mail-archive .com / imagem-sig @ python.org / msg00248.html

Answer 9

Eu usei PIL, e os resample / resultados de redimensionamento são terríveis.

O redimensionamento no PIL foi quebrado em muitos aspectos e PIL não é mantida por um longo tempo. A partir Pillow 2,7 a maioria dos problemas são fixos ao longo com a melhoria do desempenho drasticamente. Certifique-se de que você está usando mais recente Pillow .