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                                实现效果
通过源图片,在当前工作目录的/img目录下生成1000张,分别从1*1到1000*1000像素的图片。
效果如下:
实现示例
# -*- coding: utf-8 -*-
import threading
from PIL import Image
image_size = range(1, 1001)
def start():
  for size in image_size:
    t = threading.Thread(target=create_image, args=(size,))
    t.start()
def create_image(size):
  pri_image = Image.open("origin.png")
  pri_image.resize((size, size), Image.ANTIALIAS).save("img/png_%d.png" % size)
if __name__ == "__main__":
  start()
注意:该项目需要引用PIL库。
在这里,我们使用resize函数。
与大多数脚本库一样,resize函数也支持链式调用。先通过resize((size, size), Image.ANTIALIAS)指定大小与质量,其中对于参数二:
最终调用save("img/png_%d.png" % size)方法,以指定格式写入指定位置。
另外,考虑到是大量的线性密集型运算,因此使用了多线程并发。
结束语
以上就是利用Python批量生成任意尺寸图片的全部内容了,希望对大家学习和使用Python能有所帮助。
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                                    RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
 
                         
                        