python利用线程生成不同尺寸的缩略图实例详解

利用线程生成缩略图；
读取当前路径下的png文件，在当前路径下生成6464，128128和32*32的缩略图。

"""
利用线程生成缩略图
读取当前路径下的png文件，在当前路径下生成64*64，128*128和32*32的缩略图
"""
import glob
import os
import threading
from PIL import Image
def generate_thumbnail(infile, size):
   """生成指定图片文件的缩略图"""
   file, ext = os.path.splitext(infile)
   file = file[file.rfind('/') + 1:]  # 查找文件名
   outfile = f'{file}_{size[0]}_{size[1]}{ext}'  # 生成缩略图的文件名
   img = Image.open(infile)
   img.thumbnail(size, Image.ANTIALIAS)  # 进行缩略图  size为元组   Image.ANTIALIAS表示低质量
   img.save(outfile)
def main():
   """主函数"""
   for infile in glob.glob('*.png'):  # 查找当前路径下的png文件
       for size in (32, 64, 128):  # 利用线程生成多个尺寸的缩略图
           # 创建并启动线程
           threading.Thread(
               target=generate_thumbnail,
               args=(infile, (size, size))
           ).start()
if __name__ == '__main__':
   main()

补充：python 缩放并裁剪图片 制作图片缩略图

说明

现在有一文件夹中存在许多分辨率不同的图片或文件夹，需要裁剪至指定大小以便作为网页中的图片缩略图。
cut 函数，将图片裁剪为指定大小，统一分辨率，缩放后取图片中间部分，超出的部分直接裁剪掉。
还有一个函数 cut2，为等比缩放至x或y为定值。

用法

缩放裁剪后的x、y像素值在代码开始部分更改即可。
默认只使用 cut 函数，使用 cut2 函数时需在代码第18-20行更改。

注意：

1.缩放裁剪后会覆盖原文件，需要的话，请在缩放裁剪前备份图片。

2.没有做文件夹验证，请确认输入正确的文件夹路径，并确保文件夹中只有图片。

3.多次缩放可能会使图片变得模糊，尤其是文字边缘。

完整代码

import cv2
import os
import numpy as np
# cut 裁剪后的 xy
target_x = 286
target_y = 203
def get_dir(dir):
    """ 遍历文件夹下所有的文件名 """
    list1 = os.listdir(dir)
    for l in list1:
        l = f'{dir}/{l}'
        if(os.path.isdir(l)):
            get_dir(l)
        else:
            cut(l)
            # cut2(l,x=800)
            # cut2(l,y=400)
def cut(inputdir = './t.jpg'):
    """ 图片裁剪 """
    # 裁剪后的文件名为
    # outputdir = inputdir[:-4] + '_over.jpg'
    # 设置为相同文件名,覆盖原文件
    outputdir = inputdir
    # img = cv2.imread(inputdir)    # imread读取不能包含中文文件名
    img = cv2.imdecode(np.fromfile(inputdir, dtype=np.uint8), cv2.IMREAD_UNCHANGED)
    # imdecode读取图像默BGR通道排列, 
    # img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)    # 转换为RGB
    # img.shape:[height,width,channel]
    in_y, in_x = img.shape[:2]
    print(img.shape)
    scale = target_x / target_y
    scale1 = in_x / in_y
    if(scale1 >= scale):
        size = (int(in_x/(in_y/target_y)), target_y)
        # print(1, size)
    elif(scale1 < scale):
        size = (target_x, int(in_y/(in_x/target_x)))
        # print(2, size)
    else:
        size = (target_x, target_y)
        print('error')
    # 缩放到size=(x,y)
    resized = cv2.resize(img, size, interpolation=cv2.INTER_AREA)
    # 展示裁剪后的图片
    # cv2.imshow('image', resized)
    # cv2.waitKey(0)
    # print('x', resized.shape[1], 'y', resized.shape[0])
    if(resized.shape[1] == target_x):
        # x=target_x
        y0 = resized.shape[0] // 2 - target_y//2
        y1 = y0 + target_y
        x0 = 0
        x1 = target_x
    if(resized.shape[0] == target_y):
        # y=target_y
        y0 = 0
        y1 = target_y
        x0 = resized.shape[1] // 2 - target_x//2
        x1 = x0 + target_x
    output_img = resized[y0:y1, x0:x1]
    # cv2.imwrite(outputdir, output_img)    # imwrite保存文件名不能包含中文
    cv2.imencode('.jpg', output_img)[1].tofile(outputdir)
def cut2(inputdir = './t.jpg', x=0, y=0):
    """ 等比缩放,不裁剪 """
    # outputdir = inputdir[:-4] + '_over.jpg'
    outputdir = inputdir
    img = cv2.imdecode(np.fromfile(inputdir, dtype=np.uint8), cv2.IMREAD_UNCHANGED)
    in_y, in_x = img.shape[:2]
    if(x):
        # 等比缩小为x=
        fxy = x/in_x
    elif(y):
        # 等比缩小为y=
        fxy = y/in_y
    else:
        fxy = 1
    # 按比例缩放,fx:x轴缩放比例,fy:y轴缩放比例
    output_img = cv2.resize(img, (0,0), fx=fxy, fy=fxy, interpolation=cv2.INTER_AREA)
    cv2.imencode('.jpg', output_img)[1].tofile(outputdir)
if __name__ == "__main__":
    original_dir = input('文件夹路径:')
    get_dir(original_dir)

来源：https://blog.csdn.net/while10/article/details/124825337