在繁忙的工作和生活中，你是否经常因为图片大小不符合要求而苦恼不已？无论是大学期间填写的各种资料，如学信网、简历、学历证明，还是电商平台上严格规定的主图和详情页大小，图片尺寸的问题总是如影随形。

困境来袭：图片上传难题

近日，朋友公司计划将2024年新款产品宣传图片上传至电商店铺，以吸引更多潜在顾客。然而，在上传过程中，他们遇到了一个棘手的问题：图片尺寸过大，无法顺利上传。更糟糕的是，店铺对图片宽度有明确要求，但对高度则没有限制，这无疑给图片处理增加了难度。

美工小哥的烦恼

面对这一难题，公司美工小哥首先尝试使用付费软件对图片进行处理。然而，他很快发现，这些软件在处理过程中存在诸多问题。要么是处理后的图片比例失调，要么是图片过大导致软件无法处理。更让人头疼的是，公司需要处理的图片数量高达几百上千张，如果仅靠美工小哥手动处理，恐怕需要几个周的时间才能完成。面对如此繁重的任务，美工小哥倍感压力。

然而，现在有了Python自动化办公神器，这些问题都将迎刃而解！不仅能够轻松解决你的图片大小转换问题，让你的办公效率飙升！

Python自动化：拯救美工小哥的利器

正当美工小哥束手无策之际，我为他提出了一个解决方案：利用Python自动化技术来处理图片。通过编写一个Python脚本，可以实现对图片尺寸的快速调整，同时还能保证图片的比例不变。此外，Python脚本还可以批量处理图片，大大提高了工作效率。

from PIL import Imagefrom iglovikov_helper_functions.utils.image_utils import load_rgb, pad_to_sizeimport cv2def resize_img(img_org, to_height, to_width, wh_ratio): h, w = img_org.shape[:-1] if w / h > wh_ratio: resize_width = to_width resize_height = int(to_width * h / w) img_resize = cv2.resize(img_org, (resize_width, resize_height)) img_target = pad_to_size((to_height, to_width), img_resize, ) else: resize_height = to_height resize_width = int(to_height * w / h) img_resize = cv2.resize(img_org, (resize_width, resize_height)) img_target = pad_to_size((to_height, to_width), img_resize, ) img_pil = Image.fromarray(img_target["image"]) return img_pilfile = '1.png'img_org = cv2.imread(str(file))to_width = 1820img_org = cv2.imread(str(file))ori_height, ori_width = img_org.shape[:-1]wh_ratio = ori_height/ori_widthto_height = int(to_width*ori_height/ori_width)image_or = cv2.cvtColor(img_org, cv2.COLOR_BGR2RGB)img_target = resize_img(image_or, to_height, to_width, wh_ratio)img_target.save("2_修改后.png")

实战效果：一键解决上传难题

经过几个小时的奋战，我成功编写出了Python脚本。将脚本应用到实际工作中，发现效果出奇地好。不仅处理速度极快，而且处理后的图片完全符合店铺要求，原来传统付费软件无法处理的大图片，也能轻松搞定。更重要的是，通过批量处理功能，只需几分钟就能完成原本需要一个周的任务。

总结与展望

通过本次实战经历，我们深刻体会到了Python自动化技术的强大魅力。它不仅能够解决复杂的图像处理问题，还能大大提高工作效率。在未来的工作中，我们将继续探索Python自动化技术的应用场景，为公司的发展贡献更多力量。

同时，我们也希望更多的企业和个人能够关注Python自动化技术，并将其应用到实际工作中。相信在不久的将来，Python自动化技术将在更多领域发挥重要作用，为我们的生活带来更多便利和惊喜！