Irina-vaiman.ru

Дизайн и Архитектура
0 просмотров
Рейтинг статьи
1 звезда2 звезды3 звезды4 звезды5 звезд
Загрузка...

Меняем размер изображения в Python Pillow с обрезанием и изменением ширины и высоты

Меняем размер изображения в Python Pillow с обрезанием и изменением ширины и высоты

Изменение размера картинки в Python с Pillow (PIL) с resize() и crop() и другими методами

В Python есть много библиотек по работе с изображениями. Одна из самых известных библиотек — Pillow (ранее PIL). В этой статье будут рассмотрены примеры по изменению размеров картинки с помощью увеличения и уменьшения картинки, а так же обрезания.

Pillow не является стандартной библиотекой и устанавливается отдельно:

Навигация по посту

Получение размеров

Для получения размера картинки мы должны открыть ее (создать объект класса Image) и получить атрибут 'size'. Это можно сделать так:

Получение ширины и высоты картинки в Python Pillow

Изменение размера изображения с resize()

Для изменения ширины и высоты есть метод 'resize'. Этот метод не изменяет текущую картинку, а возвращает новую. Новый размер мы должны указать в виде кортежа '(ширина, высота)'. Сохранить картинку можно через метод 'save':

Изменение размера картинки в Python Pillow

На примере выше видно, что картинка меняется не пропорционально. Это можно изменить двумя способами:

Учет соотношения сторон

Что бы создать пропорциональную картинку вам нужно определиться с размером одно из сторон. В примере ниже указана фиксированная ширина, но вы можете немного изменить скрипт и указать высоту. Мы должны вычислить процентное соотношение старой ширины к новой, а затем умножить ее на высоту:

Пропорциональное изменение размера изображения в Python Pillow

Создание эскиза thumbnail

Есть еще один способ выполнить предыдущие шаги автоматически — он называется 'thumbnail'. Его отличие от resize() в том, что он не может увеличить размер изображения. Если с помощью resize() вы можете изменить размер 200х200 на 400х400, то метод thumbnail() оставит исходный.

В методе 'thumbnail()' создается кортеж с 2-мя числами: максимальная ширина и высота. Понятие "максимальный" нужно оценивать как значение, которое можно менять в меньшую сторону. Если вы возьмете картинку размером 100х100 и захотите ее уменьшить до 100х50, то Pillow высчитает оптимальны размер как 50х50.

Создание мини-изображение с методом thumbnail в Python Pillow

Обрезание (cropping) картинки

Для обрезания ненужных частей картинки используется метод 'crop()'. Внутри этого метода помещается кортеж со значениями (отступами) соответствующие сторонам, которые нужно обрезать. Стороны можно определить следующими переменными:

Оси x1 и y1 находятся в левой верхней части изображения, а оси x2 и y2 в правой нижней. Левая верхняя часть имеет координаты 0 и 0, а правая нижняя соответствует ширине и высоте изображения. Картинка, которую я использовал в предыдущих примерах, имеет размер 401х385. Если распределить все координаты, соответствующие этой картинке, получится следующий результат:

Оси при обрезании изображения с crop() в Python Pillow

Представим, что нам нужно обрезать название на картинке — это примерно 60px. Мы должны вычесть (вырезать) это значение из нижнего правого угла (высоты):

Обрезание изображения с crop() в Python Pyllow

Если бы мы хотели оставить только название, то нужно было бы изменить значение y1 (2-ой индекс):

Обрезание изображения с crop() в Python Pyllow

Создание границ картинки и ее увеличение за счет новой области

Увеличить размер изображения, не растягивая ее (как делает resize()), можно тремя методами.

Первый, который так же обсуждался в предыдущей части статьи, увеличит изображение без возможности изменения фона (в зависимости от изображения он может быть черным/прозрачным). В примере ниже мы добавим по 50px к каждому углу:

Расширение картинки в Python Pillow

Второй способ — за счет создания нового изображения и вставки в него старого.

Для создания нового изображения нужно использовать метод 'Image.new()'. В этом методе мы должны указать тип картинки, ее ширину и высоту, а так же цвет. Что бы вставить изображение — используется метод 'paste()'. В нем указывается отступ формата '(верх, лево)' либо вы можете использовать координаты аналогичные методу 'crop()'.

Читайте так же:
Из чего сделать лавочку на кладбище

В следующем примере мы создадим изображение, которое будет на 50px больше и вставим в него старую картинку. Картинка будет располагаться в 25px от верхнего и левого края:

Добавление границ и заднего фона в Python Pyllow

Создание границ изображения с ImageOps.expand

Создать границы картинки (расширить) так же можно через метод ImageOps.expand(). Вообще через модуль 'ImageOps' можно проделать все шаги описанные выше, но он может не работать с какими-то типами изображений.

В метод 'expand()' мы должны передать объект 'Image', размер границы и цвет. Пример с результатом аналогичным предыдущему:

Поговорим о Batch_Size в глубоком обучении

Batch_Size (размер партии) является важным параметром в машинном обучении, включающем множество противоречий, одно за другим ниже.

Прежде всего, зачем вам параметр Batch_Size?

Выбор партии сначала определяет направление снижения. Если набор данных небольшой, его можно использоватьПолный набор данных (Full Batch Learning)В форме выполненияПо крайней мереЕсть два преимущества: во-первых, направление, определяемое полным набором данных, может лучше представлять совокупность выборки и, следовательно, более точно в направлении экстремального значения. Во-вторых, поскольку значения градиента разных весов сильно различаются, трудно выбрать общую скорость обучения. Полное пакетное обучение может быть использованоRpropТолько на основе символа градиента и индивидуально обновлять веса индивидуально.

Для больших наборов данных два вышеуказанных преимущества превращаются в два недостатка: во-первых, из-за огромного роста наборов данных и ограничений памяти становится все более невозможным загружать все данные одновременно. Во-вторых, итерация в режиме Rprop, из-за разницы выборок между партиями значения коррекции градиента взаимно отменяются и не могут быть исправлены. Только тогда это пришлоRMSPropПлан компромисса.

Пояснение: Эластичное обратное распространение (RProp) и среднеквадратичное обратное распространение (RMSProp)

Алгоритм RProp

  1. Сначала назначьте начальное значение каждому изменению веса и установите коэффициент ускорения изменения веса и коэффициент замедления.
  2. В итерации сети с прямой связью, когда знак непрерывного градиента ошибки не меняется, применяется стратегия ускорения для ускорения скорости обучения, а при изменении знака непрерывного градиента ошибки применяется стратегия замедления для стабилизации сходимости.
  3. Сеть объединяет текущий символ градиента ошибки и размер шага изменения для достижения АД. В то же время, чтобы избежать колебаний или недостаточного уровня в обучении сети, алгоритм требует установки верхнего и нижнего пределов изменения веса.

Величина градиентов различных весовых параметров может сильно различаться, поэтому трудно найти глобальный этап обучения.
Положитесь на знак градиента параметра, чтобы динамически корректировать шаг обучения
Подходит для полного обучения, а не для мини-обучения

Недостатки: нельзя использовать в мини-пакетном обучении.
Причина:

  • 1
  • 2

Улучшенная версия, алгоритм rmsprop:
Алгоритм rmsprop больше не обновляет шаг обучения в отдельности, а связывается с каждым изменением градиента, как показано ниже.

  1. Алгоритм rmsprop присваивает каждому весу переменную MeanSquare (w, t) для записи среднего квадрата градиентов за предыдущие t раз на шаге обновления t.
  2. Затем разделите t-й градиент на среднее значение квадрата градиента предыдущих t-раз, чтобы получить коэффициент обновления размера шага обучения.
  3. Получите новый шаг обучения на основе этого соотношения. Если текущий градиент отрицательный, шаг обучения немного уменьшится, если текущий градиент положительный, шаг обучения немного увеличится.

Таким образом, обновление размера шага алгоритма rmsprop является более плавным.
Эти алгоритмы не могут полностью решить проблему локального минимума, но просто заставляют параметры сходиться быстрее. Может ли оно сходиться к глобальному оптимальному решению, также связано с инициализацией модели.

Чтобы получить необходимый алгоритм глобальной оптимизации. Два популярных алгоритма глобальной оптимизации — оптимизация роя частиц (PSO) и генетический алгоритм (GA).

Читайте так же:
Как закрыть ящики от детей своими руками

Поскольку Full Batch Learning не подходит для больших массивов данных, как насчет перехода к другой крайности?

С другой стороны, только один образец обучается за раз, то есть Batch_Size = 1. ЭтоОнлайн обучение, Поверхность ошибки линейного нейрона в функции среднеквадратичной ошибки является параболической поверхностью, а поперечное сечение — эллипсом. Для многослойных нейронов и нелинейных сетей они все еще являются приблизительно параболоидами локально. Используя онлайн-обучение, каждый раз, когда направление коррекции корректируется с направлением градиента соответствующей выборки, и проникновение друг в друга является независимым,Трудно достичь конвергенцииКак показано

Могу ли я выбрать умеренное значение Batch_Size?

Конечно, это то, чтоПакетный метод градиентного спуска (мини-обучение), Потому что, если набор данных достаточно, то используйте половину (Намного меньше) Градиент, рассчитанный по данным обучения, и градиент, обученный по всем данным,Почти такой жеA.

Каковы преимущества увеличения Batch_Size в разумных пределах?

  • Улучшено использование памяти и повышена эффективность распараллеливания умножения больших матриц.
  • Количество итераций, необходимых для запуска эпохи (полного набора данных), уменьшается, а скорость обработки для того же объема данных еще больше ускоряется.
  • Вообще говоря, в пределах определенного диапазона, чем больше размер Batch_Size, тем точнее будет определяться направление вниз и тем меньше будет тренировочное колебание.

В чем недостаток слепого увеличения Batch_Size?

  • Использование памяти увеличилось, но объем памяти может не выдержать.
  • Количество итераций, необходимых для запуска эпохи (полного набора данных), сокращено. Чтобы достичь той же точности, время, которое требуется, значительно увеличивается, а коррекция параметров замедляется.
  • Когда Batch_Size увеличивается до определенной степени, его определенное нисходящее направление практически не изменяется.

Как именно настройка Batch_Size влияет на тренировочный эффект?

Вот влияние LeNet на набор данных MNIST. MNIST — это стандартная библиотека почерка, я используюTheanoFramework. Это библиотека глубокого обучения для Python.Прост в установке(Всего несколько строк команд), простая отладка (с профилем), GPU / CPU принимают все,Официальный урок довольно полный, Модули поддержки очень богаты (в дополнение к CNN он также поддерживает RBM / DBN / LSTM / RBM-RNN / SdA / MLP). На своем верхнем уровнеKerasИнкапсуляция, поддержка более новых структур, таких как GRU / JZS1, JZS2, JZS3 и других алгоритмов оптимизации, таких как Adagrad / Adadelta / RMSprop / Adam.Как показано

Результат выполнения показан на рисунке выше, где абсолютное время стандартизировано. Результат выполнения подтверждается приведенным выше анализом:

  • Batch_Size слишком мал, алгоритм не сходится в течение 200 эпох.
  • Чем больше Batch_Size, тем быстрее обрабатывается тот же объем данных.
  • По мере увеличения Batch_Size количество эпох, необходимых для достижения одинаковой точности, увеличивается.
  • Из-за противоречия между двумя вышеупомянутыми факторами, Batch_Size увеличивается до Время достигатьвремяСамый лучший
  • Поскольку конечная точность сходимости будет падать в различные локальные крайности, Batch_Size увеличивается донекоторыеВремя достичь окончательной конвергенцииточностьСамый лучший

Интеллектуальная рекомендация

Понимание этого в JavaScript

В программировании на JavaScript ключевое слово this всегда сбивает с толку новичков. Что это такое? 1. Об этом JavaScript отличается от других языков программирования тем, что он всегда указывает на .

C # написать простой крестики-нолики

【1. Введение Первоначально я воспроизвел оригинальный код в крестики-нолики, но неожиданно обнаружил небольшую проблему (ну, на самом деле это функция оценки, в следующем фрагменте определена лазейка).

dubbo+zookeeper+springmvc

1. Dubbo — это структура распределенных сервисов, которая решает проблемы, с которыми мы столкнулись выше. Архитектура Dubbo показана на рисунке: Описание роли узла: Поставщик: поставщик услуг, которы.

Читайте так же:
Сделать полукруглую лавку

Полная аранжировка-3

Введите 5, 3 Вывод.

Как принуждать Дуббо «Один тест»

Токать синее слово "TopcoderОбратите внимание на нас! Много мелких партнеров основаны на Даббо построения технологических стеков. Необходимо написать Dubbo одного теста (блок тест) в ежедневном р.

Как изменить размер панели задач Windows 11

Как вы скорее всего знаете, произошла утечка тестовой сборки Windows 11, которая позволяет любому желающему, у кого есть совместимое устройство или виртуальная машина, опробовать новую операционную систему уже на раннем этапе тестирования.

Windows 11 – это усовершенствованная версия Windows 10 с оболочкой Windows 10X, которая содержит набор современных функций. Например, меню «Пуск», функция поиска Windows Search и элементы пользовательского интерфейса Центра действий заимствованы из Windows 10X, операционной системы с двумя экранами, разработка которой была приостановлена.

В рамках обновления Windows 11 меню «Пуск» и панель задач теперь по умолчанию центрированы – именно этот дизайн ранее был частью Windows 10X. Однако с помощью несложных манипуляция, пользователи могут вернуть устаревшее / классическое меню «Пуск» с живыми плитками и выровнять значки панели задач, такие как кнопка «Пуск» или «Поиск», по левому краю.

Оказывается, панель задач в Windows 11 поддерживает три разных размера: маленький, средний и большой размеры.

Панель задач среднего размера (по умолчанию)

Средний размер – это размер панели задач по умолчанию, он оптимизирован как для настольных компьютеров, так и для планшетов, в то время как большой размер отлично подходит для планшетов и не очень хорошо смотрится на рабочих столах настольных компьютеров.

Панель задач большого размера

Панель задач маленького размера

Если вы предпочитаете значки меньшего размера, вы можете использовать маленький размер панели задач, который пытается имитировать тот размер панели задач, который у нас уже используется в Windows 10.

Как переключить размер панели задач Windows 11

Для того чтобы изменить размер панели задач нам нужно будет задать необходимый параметр в реестре. Скорее всего в будущем смена размера панели задач появится в качестве удобного решения, например, в настройках панели задач.

Если вы хотите изменить размер панели задач, вам необходимо изменить значение «TaskbarSi», выполнив следующие действия:

  • Воспользуйтесь комбинацией клавиш Win + R на клавиатуре.
  • Введите regedit и нажмите Enter.
  • Перейдите к ветке реестра
  • Нажмите правой кнопкой мыши и создайте новый Параметр DWORD (32-бита).
  • Назовите его TaskbarSi.
  • Установите для него одно из следующих значений, отвечающих размеру панели задач:
    • 0 = маленький размер
    • 1 = средний размер
    • 2 = большой размер
    • Закройте редактор реестра и перезагрузите компьютер.

    На данный момент, похоже, нет никакого способа изменить размер панели задач через приложение настроек. Вполне вероятно, что в будущем, в современном и переработанном приложении настроек появится возможность изменения размера панели задач.

    В дополнение к трем новым размерам панели задач появилась новая анимация. При закрытии приложений, значки или кнопки приложений плавно перемещаются к центру (или к кнопке Пуск, если она расположена слева), что придает панели задач более динамичный вид.

    Почему смарт-объекты Photoshop полезны для фотографии

    Adobe Photoshop не превращает слои в смарт-объекты по умолчанию, поэтому можно легко забыть насколько они полезны. А ведь у них есть удивительные преимущества, о которых вы должны знать. Это, прежде всего, возможность повторно редактировать фильтры, которые вы применили к слою. Также смарт-объекты упрощают усреднение изображения и выполняют неразрушающее преобразование/деформацию слоев. В статье фотограф Спенсер Кокс (Spencer Cox) подробно рассказывает о смарт-объектах Photoshop.

    Что такое смарт-объект?

    Смарт-объект — это последний неразрушающий слой в Photoshop. Любые изменения, которые вы применяете к смарт-объекту, можно отменить, они никогда не «запекаются» в слое навсегда.

    Продемонстрируем, чем смарт-объект отличается от обычного слоя. Если вы используете инструмент преобразования (transform tool) для сжатия обычного слоя, он превратится в версию самого себя с низким разрешением. Попытка увеличить его до исходного размера даст вам размытое изображение.

    Почему смарт-объекты Photoshop полезны для фотографии

    Изменение размера обычного слоя

    Если же вы проделаете тот же процесс со слоем, который был преобразован в смарт-объект, вы можете сжать и изменить размер слоя по своему усмотрению, и он останется по-прежнему резким.

    Почему смарт-объекты Photoshop полезны для фотографии

    Изменение размера смарт-объекта

    Как создавать смарт-объекты в Photoshop

    Преобразовать слой в смарт-объект очень просто. Кликните правой кнопкой мыши по нужному слою и далее «Преобразовать в смарт-объект» (Convert to Smart Object).

    Вы также можете создать смарт-объект из нескольких слоев. Нажмите Shift + клик, чтобы выбрать нужные слои, кликните правой кнопкой мыши и выберите «Преобразовать в смарт-объект». Слои объединятся в один слой смарт-объекта. Затем Photoshop позволяет вам выбирать, как слои компонентов в смарт-объекте смешиваются друг с другом — зайдите в меню Слой> Смарт-объекты> Режим стека (Layer > Smart Objects > Stack Mode), и вы увидите несколько вариантов.

    Вы также можете преобразовать слой в смарт-объект прямо из Adobe Camera Raw, что автор настоятельно рекомендует. После того как открыли RAW-файл в Adobe Camera Raw и закончили редактирование, просто удерживайте клавишу Shift, и вы увидите, что кнопка «Открыть» (Open) в нижней части Camera Raw изменится на «Открыть объект» (Open Object). Нажмите на нее, и фотография, которую вы редактировали, откроется как смарт-объект для дальнейшего редактирования в Photoshop.

    Почему смарт-объекты Photoshop полезны для фотографии

    Преимущества смарт-объектов для фотографов

    Есть масса причин использовать смарт-объекты в Photoshop. Приведем те, которые наиболее важны для фотографов.

    1. Неразрушающие фильтры

    Фильтры Photoshop очень помогают в фотографии, особенно когда Camera Raw уже есть в качестве опции фильтра Photoshop. Автор обычно использует фильтр Camera Raw для глобальных корректировок в Photoshop, и иногда использует такие фильтры, как повышение резкости (sharpening), шумоподавление (noise reduction) и размытие по Гауссу (Gaussian blur).

    Что произойдет, если вы примените фильтр и только позже поймете, что зашли слишком далеко? Возможно, вам придется удалить слой и начать заново. Вместо этого, если вы конвертируете слой в смарт-объект перед применением каких-либо фильтров, они вместо этого становятся «умными фильтрами». Список всех ваших смарт-фильтров отображается под смарт-объектом, и вы можете дважды щелкнуть любое из имен, чтобы повторно открыть диалоговое окно фильтра.

    Это может быть огромным подспорьем для фотографов. Вы слишком поздно поняли, что ваша ранняя нерезкая маска была слишком сильной? Дважды щелкните на словах «Unsharp Mask» под смарт-объектом, и вы сможете уменьшить свои предыдущие правки. Пропустили место в локальной корректировке Camera Raw? Не нужно удалять слой и начинать заново; все это хранится в смарт-объекте и может быть отредактировано в любое время, дважды щелкнув заголовок «Camera Raw Filter». (Вот почему рекомендуется «открывать как объект», а не просто «открывать» изображение каждый раз, когда вы заканчиваете работу с RAW файлом в Adobe Camera Raw.)

    Вы даже можете смешивать интеллектуальные фильтры, используя режимы наложения слоев, дважды щелкнув значок на правом краю любого интеллектуального фильтра.

    Почему смарт-объекты Photoshop полезны для фотографии

    Значок режима наложения смарт-фильтра

    Появится диалоговое окно, в котором можно изменить непрозрачность и режим наложения, как и любой другой слой.

    Почему смарт-объекты Photoshop полезны для фотографии

    Параметры наложения для смарт-фильтров Photoshop

    В целом, возможность повторного редактирования любых фильтров — самая большая причина преобразовать слой в смарт-объект в Photoshop.

    Почему смарт-объекты Photoshop полезны для фотографии

    1. Неразрушающее преобразование

    Еще одна полезная причина для использования смарт-объектов — деформировать или преобразовать слой без постоянного запекания преобразования в слой. Однако это применимо только в том случае, если вы делаете какую-то композиционную фотографию. Если вы объединяете изображения вместе, лучше всего преобразовать слои в смарт-объекты, прежде чем изменять их размер.

    Например, если вы редактировали это составное изображение, вам следует начать с преобразования каждого из трех слоев луны в смарт-объект, чтобы не терять разрешение при уменьшении и увеличении их размера.

    Почему смарт-объекты Photoshop полезны для фотографии

    NIKON Z7 + 300mm f/4 @ 420mm, ISO 200, 10 seconds, f/8.0

    1. Усреднение изображения для уменьшения шума.

    Техника усреднения изображения в последнее время становится все более привлекательной, особенно если это фотографии с дронов. Если сделать несколько одинаковых фотографий и затем усреднить их вместе в Photoshop, общий уровень шума существенно снизится.

    Почему смарт-объекты Photoshop полезны для фотографии

    Усредненное изображение для одного изображения и усредненный шум для восьми фотографий

    Но как на самом деле усреднить кучу слоев в Photoshop? Вы можете менять значения с ползунком «Непрозрачность» (Opacity), но во многих случаях проще использовать смарт-объект.

    Сначала выберите все слои, которые вы хотите усреднить, нажав Shift + клик. Щелкните правой кнопкой мыши, чтобы преобразовать их в один смарт-объект. Затем перейдите в меню Слой> Смарт-объекты> Режим стека> Среднее (Layer > Smart Objects > Stack Mode > Mean). Некоторые фотографы предпочитают Median вместо Mean, но автор считает, что Mean работает лучше.

    Слои будут идеально усреднены вместе, независимо от того, есть у вас два слоя или их несколько десятков.

    Недостатки смарт-объектов

    Самая большая проблема со смарт-объектами заключается в том, что они занимают больше места, чем обычные слои. Вы можете заметить, что Photoshop замедляет работу, если у вас слишком много смарт-объектов (или много смарт-фильтров). Это также значительно увеличит размер файлов, если вы сохраняете файл со слоями, например, PSD или PSB.

    Однако, когда вы экспортируете файл в формат JPEG или иным образом сведете слои смарт-объекта, проблема с размером файла исчезнет. Другими словами, эти недостатки проявляются только тогда, когда в документе есть активные слои смарт-объектов.

    Помимо этого некоторые изменения на слоях смарт-объектов невозможны. Это, например, использование инструмента «Кисть» (Brush), инструмента «Ведро с краской» (paint bucket), инструментов Dodge, Burn, Blur/Sharpen/Smudge и т.п. Если вы все равно решили внести одно из этих изменений, вам просто нужно сначала растрировать слой. Растрирование слоя превращает его из смарт-объекта в обычный слой, что позволяет вам вносить эти изменения. Просто щелкните слой правой кнопкой мыши и выберите «Растрировать слой» (Rasterize Layer). Вы также можете растрировать слой, пытаясь отредактировать (скажем, рисовать на слое) и, нажав «ОК», чтобы растрировать смарт-объект, когда Photoshop запрашивает об этом.

    Почему смарт-объекты Photoshop полезны для фотографии

    Запрос Photoshop на растрирование смарт-объекта

    Заключение

    Если вам не нужно применять фильтры, усреднять слои или выполнять корректировку деформации/преобразования, то лучше оставить слои такими, какие они есть. Минимизируя количество смарт-объектов, вы можете уменьшить размер файлов PSD и ускорить работу Photoshop.

    Однако смарт-объекты имеют решающее значение, когда вы работаете с фильтрами Photoshop. В таких случаях не рекомендуется вживлять фильтр в слой; вместо этого просто преобразуйте слой в смарт-объект заранее, чтобы можно было вернуться к фильтру позже и настроить его по своему вкусу.

    голоса
    Рейтинг статьи
Ссылка на основную публикацию
Adblock
detector