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. Методы работы со списками
  2. Оператор in в Python
  3. Решатель судоку на Python с pygame
  4. Создание графиков в терминале
  5. Установка и использование модуля Wikipedia
  6. Поиск подстроки в строке
  7. Счетчик в Python: most_common()
  8. Закрытие файла в Python
  9. Работа с контекстными менеджерами
  10. Создание пустых функций и классов в Python
  11. Передача аргументов через **arguments
  12. Преобразование регистра символов
  13. Оператор * в Python
  14. Курс Data Scientist в медицине
  15. Функция enumerate() в Python
  16. Метод join() для объединения элементов строки
  17. Частичное применение функций в Python
  18. Вакансии в Nebius
  19. Обработка StopIteration в Python
  20. Обработка исключений в Python 3
  21. Работа с коллекциями Python
  22. CLI-инструмент howdoi
  23. Преобразование текста в речь с Python
  24. Уникальность ключей в словаре
  25. Форматирование строк с % в Python
  26. Проверка списка: any() и all()
  27. Многопоточность и асинхронное программирование в Python
  28. Получение обратного списка чисел
  29. Обмен переменными в Jupyter
  30. Переворот списка в Python
  31. Функция map() и ленивая оценка
  32. Поиск частого элемента
  33. Аргументы *args и **kwargs
  34. Метод split() в Python
  35. Управление ресурсами в Python
  36. Замена текста с re.sub()
  37. Управление User-Agent в Python
  38. Функция pow() — возвести число в степень
  39. Работа с комплексными числами в Python
  40. Создание копии списка в Python
  41. Назначение максимального и минимального значения переменной в Python.
  42. Измерение времени выполнения кода
  43. Работа с Requests для HTTP-запросов
  44. Импорт модулей и пакетов в Python

Marketello читают маркетологи из крутых компаний