多后端图像处理与指纹识别
Miniature的Python项目详细描述
微型化是两个工具合一：
- 提供多个后端的简单图像处理帮助程序的库
- 一个可选的django应用程序，可轻松管理缩略图
安装
如果您没有安装django，请安装带有枕头后端的微型机：
pip install "miniature[pillow,six]"
如果没有安装django，则使用wand backend：
pip install "miniature[wand,six]"
如果您计划在django中使用minimal，则可以省略“六”依赖项：
pip install "miniature[pillow]"
库
缩微提供了操作图像的常用功能。首先要做的是加载 处理类：
from miniature.processor import get_processor
Processor = get_processor('pillow')
get_processor将自动加载miniature.processor.pillow_processor并返回 它的Processor类。您可以将完整的python路径作为字符串传递以加载任何其他处理器。 当然，您也可以用传统方式加载自己的处理器类。
一旦有了处理器类，就可以处理图像：
with Processor('my-image.jpg') as p:
p.thumbnail(200, 200).save('my-image-mini.jpg')
注意，所有映像操作都返回处理器实例，允许您在 一个又大又丑的单行线操作。
保存（文件，[格式]，**选项）
将图像保存在file中。file可以是文件名或文件描述符。format应该是 可用的格式。如果没有提供，则使用文件名的扩展名（如果有）或原始文件名 图像的格式。其他参数传递给内部save方法。你可以通过 quality用于jpeg图像。
关闭（）
关闭图像资源和关联的文件描述符。你不必调用这个方法 如果将处理器用作上下文管理器。
设置背景（颜色）
更改图像背景色：
p.set_background('#fff')
作物（*args）
使用可变规格裁剪图像。
用坐标裁剪：
p.crop(10, 20, 50, 70)
按比例和位置裁剪：
p.crop(1/2, 'center')
位置可以是：center，top left，top right，bottom right，bottom left。
按比例裁剪A位置偏移：
p.crop(1, '-50%', 20)
偏移是指从图像中心移动裁剪部分的尺寸。他们可能是 百分比或整数（像素）。
最后，为了让处理器决定将裁剪区域移动到何处，您可以让他保持聪明 （有时会失败，让我们面对现实）：
p.crop(16/9, 'smart')
调整大小（宽度、高度）
好吧，我想这很明显。
缩略图（宽度、高度）
创建图像的缩略图，同时保持纵横比。您可以传递upscale选项 使用True值强制图像大小，即使它小于提供的维度 （默认值为False）。
旋转（角度）
按照提供的angle逆时针方向旋转图像。
添加边框（宽度、颜色）
在图像周围添加提供的width和color边框。
django应用程序
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