如何使ImageOps.fit不裁剪？

Question

如何在不裁剪顶部/底部/侧面的情况下适应ImageOps.fit(source28x32, (128, 128))？我是否真的必须找到该方面，并相应地调整大小以使放大版本不超过128x128，然后添加边框像素（或将图像居中放置在128x128画布中）？请注意，来源可以是任意比例，28x32只是一个示例。

源图像（28x32）

适合的图片（128x128）

到目前为止，这是我的尝试，并不十分优雅

def fit(im):
    size = 128

    x, y = im.size
    ratio = float(x) / float(y)
    if x > y:
        x = size
        y = size * 1 / ratio
    else:
        y = size
        x = size * ratio
    x, y = int(x), int(y)
    im = im.resize((x, y))

    new_im = Image.new('L', (size, size), 0)
    new_im.paste(im, ((size - x) / 2, (size - y) / 2))
    return new_im

新的拟合图像

Answer 1

这是在PIL和cv2中实现的功能。输入可以是任何大小；该函数会找到将最大边缘适合所需宽度所需的比例，然后将其放到所需宽度的黑色正方形图像上。

在PIL中

def resize_PIL(im, output_edge):
    scale = output_edge / max(im.size)
    new = Image.new(im.mode, (output_edge, output_edge), (0, 0, 0))
    paste = im.resize((int(im.width * scale), int(im.height * scale)), resample=Image.NEAREST)
    new.paste(paste, (0, 0))
    return new

在cv2中

def resize_cv2(im, output_edge):
    scale = output_edge / max(im.shape[:2])
    new = np.zeros((output_edge, output_edge, 3), np.uint8)
    paste = cv2.resize(im, None, fx=scale, fy=scale, interpolation=cv2.INTER_NEAREST)
    new[:paste.shape[0], :paste.shape[1], :] = paste
    return new

所需宽度为128：

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→

未显示：这些功能适用于大于所需尺寸的图像