Курс Python → Обрезка изображения с Pillow

При работе с изображениями в Python с использованием библиотеки Pillow, часто возникает необходимость обрезать изображение до определенной области. Для этого используется метод crop(), который принимает аргумент в виде кортежа, содержащего координаты области обрезки. Например, для обозначения области обрезки на изображении с координатами (x1, y1) в верхнем левом углу и (x2, y2) в нижнем правом углу, можно создать кортеж box=(x1, y1, x2, y2).

Важно помнить, что координаты в кортеже box=(left, upper, right, lower) задают прямоугольную область на изображении. Верхняя левая координата (left, upper) указывает на точку начала обрезки, а нижняя правая (right, lower) — на точку конца обрезки. При этом пиксели с координатами x = right и y = lower не включаются в обрезанную область.

Для выполнения обрезки изображения в Pillow необходимо вызвать метод crop() на объекте Image и передать ему кортеж с координатами области обрезки. Например, для обрезки изображения img до области с координатами (100, 100) в верхнем левом углу и (300, 300) в нижнем правом углу, можно использовать следующий код:


from PIL import Image

img = Image.open('image.jpg')
cropped_img = img.crop((100, 100, 300, 300))
cropped_img.show()

В данном примере изображение ‘image.jpg’ будет обрезано до области с координатами (100, 100, 300, 300) и отображено на экране. При необходимости можно сохранить обрезанное изображение в файл, используя метод save(). Таким образом, обрезка изображения в Pillow с помощью кортежа box=(left, upper, right, lower) является простым и эффективным способом изменения размеров изображения.

Твои коллеги будут рады, поделись в

Автор урока

Дмитрий Комаровский
Дмитрий Комаровский

Автоматизация процессов
в КраснодарБанки.ру

Другие уроки курса "Python"

  1. Делегирование в Python
  2. Создание функций высшего порядка
  3. Генераторы в Python
  4. Нахождение самого длинного слова в списке с помощью max
  5. Игра «Виселица» на Python
  6. Именование переменных в Python
  7. Работа со стеком в Python
  8. Методы работы со строками в Python
  9. Установка и использование howdoi
  10. Создание вложенных циклов for
  11. PrettyTable: создание таблицы
  12. Отладка утечек памяти в Python
  13. Определение основы слова с showballstemmer
  14. Библиотека schedule: планировщик задач
  15. Копирование объектов в Python
  16. Работа с кортежами в Python
  17. Создание задания в Cron
  18. Модуль array: создание и использование массивов
  19. Исправление ошибки NameError
  20. Шаблоны и наследование в Flask
  21. Уникальность ключей в словаре
  22. Оптимизация сравнения в Python
  23. Использование модуля math
  24. Работа со строками в Python
  25. Работа с комплексными числами в Python
  26. Генераторные выражения и islice.
  27. Пропуск начальных строк с помощью dropwhile()
  28. Работа с часовыми поясами в Python.
  29. Хранение переменных в словаре.
  30. Метод join() с набором
  31. Основные операции с библиотекой Numpy
  32. Работа с контекст-менеджером «with»
  33. Асинхронное программирование с asyncio
  34. ChainMap.new_child() — добавление нового словаря
  35. Установка Git и AWS CLI
  36. Обработка ошибок в JSON данных
  37. Создание .exe файла с pyinstaller
  38. Подписка на каналы разработчиков
  39. Безопасный доступ к значениям словаря
  40. Оператор in в Python
  41. Python Enum Weekday Usage
  42. Модуль antigravity: генерация координат
  43. Создание списков в Python
  44. Избегайте двойного подчеркивания
  45. Метод ifloordiv для пользовательских классов
  46. Генераторы данных

Marketello читают маркетологи из крутых компаний