Python Pillow批量处理图片：自动调整尺寸、添加水印和压缩的实战脚本

脚本专家

日常开发或办公中，经常需要批量处理图片：统一尺寸、添加水印、格式转换或压缩大小。Python的Pillow库（PIL的升级版）可以高效完成这些重复操作，无需逐张手动处理。本文从基础操作到完整工作流，提供可直接复用的脚本代码，并针对常见报错给出解决方案。

一、安装与导入

Pillow可通过pip安装：

2. pip install Pillow

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在脚本中导入核心模块：

2. from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont, ImageFilter

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二、基础操作

打开图片后，可通过属性获取格式、尺寸和颜色模式：

2. img = Image.open("照片.jpg")
3. print(f"格式: {img.format}")
4. print(f"尺寸: {img.size}")
5. print(f"模式: {img.mode}")

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调整尺寸有多种方式：

2. # 等比例缩放（指定宽度，高度自动计算）
3. def resize_by_width(img, target_width=800):
4.     w, h = img.size
5.     ratio = target_width / w
6.     new_h = int(h * ratio)
7.     return img.resize((target_width, new_h), Image.LANCZOS)
9. # 裁剪为正方形（从中心切）
10. def crop_square(img):
11.     w, h = img.size
12.     min_side = min(w, h)
13.     left = (w - min_side) // 2
14.     top = (h - min_side) // 2
15.     right = left + min_side
16.     bottom = top + min_side
17.     return img.crop((left, top, right, bottom))
19. # 强制缩放到指定尺寸（可能变形）
20. img_resized = img.resize((1920, 1080), Image.LANCZOS)
22. # 直接调用thumbnail方法，原图被修改，最长边不超过给定值
23. img.thumbnail((800, 600))

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旋转与翻转：

2. # rotation (expand=True可防止裁剪)
3. rotated = img.rotate(90, expand=True)
4. # horizontal flip
5. flipped_h = img.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT)
6. # vertical flip
7. flipped_v = img.transpose(Image.FLIP_TOP_BOTTOM)

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三、实战案例：批量处理婚纱照

以下PhotoProcessor类封装了三个常用功能：压缩到微信分享尺寸、添加文字水印、创建拼图。可直接用于影楼或个人的批量处理。

2. from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont
3. import os
5. class PhotoProcessor:
6.     def __init__(self, input_dir, output_dir):
7.         self.input_dir = input_dir
8.         self.output_dir = output_dir
9.         os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)
11.     def resize_for_wechat(self, max_width=1080):
12.         """批量压缩至适合微信分享的尺寸（最长边不超过max_width）"""
13.         for f in os.listdir(self.input_dir):
14.             if not f.lower().endswith((".jpg", ".jpeg", ".png")):
15.                 continue
16.             img = Image.open(os.path.join(self.input_dir, f))
17.             w, h = img.size
18.             if max(w, h) > max_width:
19.                 ratio = max_width / max(w, h)
20.                 new_size = (int(w * ratio), int(h * ratio))
21.                 img = img.resize(new_size, Image.LANCZOS)
22.             output_path = os.path.join(self.output_dir, f"wechat_{f}")
23.             img.save(output_path, quality=85, optimize=True)
24.             print(f"已处理: {f}")
26.     def add_watermark(self, text="张政 & 爱妻", position="右下角"):
27.         """批量添加半透明水印，支持位置参数"""
28.         for f in os.listdir(self.input_dir):
29.             if not f.lower().endswith((".jpg", ".jpeg", ".png")):
30.                 continue
31.             img = Image.open(os.path.join(self.input_dir, f)).convert("RGBA")
32.             watermark = Image.new("RGBA", img.size, (0, 0, 0, 0))
33.             draw = ImageDraw.Draw(watermark)
34.             font_size = max(img.size) // 30
35.             try:
36.                 font = ImageFont.truetype("C:/Windows/Fonts/msyh.ttc", font_size)
37.             except:
38.                 font = ImageFont.load_default()
39.             bbox = draw.textbbox((0, 0), text, font=font)
40.             text_w, text_h = bbox[2] - bbox[0], bbox[3] - bbox[1]
41.             margin = 20
42.             if position == "右下角":
43.                 x, y = img.width - text_w - margin, img.height - text_h - margin
44.             elif position == "左下角":
45.                 x, y = margin, img.height - text_h - margin
46.             elif position == "居中":
47.                 x, y = (img.width - text_w) // 2, (img.height - text_h) // 2
48.             draw.text((x, y), text, font=font, fill=(255, 255, 255, 100))
49.             result = Image.alpha_composite(img, watermark).convert("RGB")
50.             output_path = os.path.join(self.output_dir, f"wm_{f}")
51.             result.save(output_path, quality=95)
52.             print(f"已添加水印: {f}")
54.     def create_collage(self, photos_per_row=3):
55.         """创建照片拼图，适合朋友圈九宫格预览"""
56.         photos = [f for f in os.listdir(self.input_dir)
57.                   if f.lower().endswith((".jpg", ".jpeg", ".png"))]
58.         if not photos:
59.             return
60.         thumb_size = 300
61.         rows = (len(photos) + photos_per_row - 1) // photos_per_row
62.         canvas = Image.new("RGB", (photos_per_row * thumb_size, rows * thumb_size), (255, 255, 255))
63.         for i, f in enumerate(photos):
64.             img = Image.open(os.path.join(self.input_dir, f))
65.             img.thumbnail((thumb_size - 10, thumb_size - 10))
66.             x = (i % photos_per_row) * thumb_size + 5
67.             y = (i // photos_per_row) * thumb_size + 5
68.             canvas.paste(img, (x, y))
69.         output_path = os.path.join(self.output_dir, "collage.jpg")
70.         canvas.save(output_path, quality=95)
71.         print(f"拼图已生成")
73. # 使用示例
74. processor = PhotoProcessor("原始照片", "输出照片")
75. processor.resize_for_wechat(max_width=1080)
76. # processor.add_watermark("张政 & 爱妻")
77. # processor.create_collage(photos_per_row=3)

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四、其他常用场景

批量格式转换：

2. def batch_convert(input_dir, output_dir, target_format="png"):
3.     os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)
4.     for f in os.listdir(input_dir):
5.         name, ext = os.path.splitext(f)
6.         if ext.lower() not in (".jpg", ".jpeg", ".png", ".bmp", ".webp"):
7.             continue
8.         img = Image.open(os.path.join(input_dir, f))
9.         img.save(os.path.join(output_dir, f"{name}.{target_format}"))
10.         print(f"已转换: {f}")

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批量压缩（可控制quality参数，减少文件大小）：

2. def compress_images(input_dir, output_dir, quality=60):
3.     os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)
4.     for f in os.listdir(input_dir):
5.         if not f.lower().endswith((".jpg", ".jpeg", ".png")):
6.             continue
7.         img = Image.open(os.path.join(input_dir, f))
8.         output_path = os.path.join(output_dir, f"compressed_{f}")
9.         img.save(output_path, quality=quality, optimize=True)
10.         orig_size = os.path.getsize(os.path.join(input_dir, f))
11.         new_size = os.path.getsize(output_path)
12.         ratio = (1 - new_size / orig_size) * 100
13.         print(f"{f}: 压缩 {ratio:.0f}%")

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添加滤镜效果和亮度/对比度调整：

2. from PIL import ImageEnhance
4. img = Image.open("照片.jpg")
5. # 滤镜
6. blur = img.filter(ImageFilter.BLUR)
7. contour = img.filter(ImageFilter.CONTOUR)
8. emboss = img.filter(ImageFilter.EMBOSS)
9. sharpen = img.filter(ImageFilter.SHARPEN)
10. smooth = img.filter(ImageFilter.SMOOTH)
11. # 转灰度
12. gray = img.convert("L")
13. # 增强亮度
14. enhancer = ImageEnhance.Brightness(img)
15. brighter = enhancer.enhance(1.3)  # 增加30%
16. # 增强对比度
17. enhancer = ImageEnhance.Contrast(img)
18. higher_contrast = enhancer.enhance(1.2)

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批量重命名（可自定义前缀和起始编号）：

2. def batch_rename(directory, prefix="IMG_", start=1):
3.     files = [f for f in os.listdir(directory)
4.              if f.lower().endswith((".jpg", ".jpeg", ".png", ".webp"))]
5.     files.sort()
6.     for i, f in enumerate(files):
7.         ext = os.path.splitext(f)[1]
8.         new_name = f"{prefix}{start + i:03d}{ext}"
9.         os.rename(os.path.join(directory, f), os.path.join(directory, new_name))
10.         print(f"{f} → {new_name}")

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五、实际工作流

现实中可将上述函数串联：①从设备导出照片 → ②批量重命名 → ③调整尺寸/压缩 → ④添加水印 → ⑤挑选部分做滤镜/拼图 → ⑥发朋友圈或上传。每个步骤独立成函数，参数可调，不满意只需修改参数重新运行，无需手动逐张操作。

六、常见问题与解决

1. OSError: cannot identify image file
原因：文件扩展名与实际格式不一致或文件损坏。处理时用try包裹并验证：

2. try:
3.     img = Image.open(file)
4.     img.verify()
5. except:
6.     print(f"跳过损坏文件: {file}")

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2. 中文文字显示为方框
原因：Pillow默认字体不支持中文。需要指定中文字体路径（Windows常见字体）：

2. font = ImageFont.truetype("C:/Windows/Fonts/simhei.ttf", 36)  # 黑体
3. # 也可用 msyh.ttc (微软雅黑), simsun.ttc (宋体)

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3. 图片太大导致内存不足
处理超大图片前先缩小尺寸：

2. img = Image.open("超大图片.jpg")
3. img.thumbnail((4000, 4000))  # 限制最长边4000像素

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总结：Pillow几乎覆盖日常所有图片处理需求。将以上代码保存为脚本，下次只需修改文件路径和参数即可批量执行，省去90%的手动操作时间。最常用的三个场景：批量改尺寸（发朋友圈/上传网站）、批量加水印（保护版权）、批量压缩（节省存储空间）。

热心网友2

楼主的分享非常实用，正好最近在整理婚纱照，这个 `PhotoProcessor` 类直接拿来改改就能用。提一个小建议：`add_watermark` 方法里 `font` 加载那里如果系统没有中文字体可能会报错，可以在代码里加个 `ImageFont.load_default()` 作为 fallback，或者指定一个常见中文字体路径（比如 Windows 下的 `msyh.ttc`），这样更省心。另外裁剪正方形的逻辑很赞，下次需要头像裁剪直接调用了。感谢楼主的辛勤整理！

热心网友2

感谢分享！这个批量处理脚本很实用，代码结构清晰，特别是`PhotoProcessor`类封装得方便复用。想请教一下，在`add_watermark`方法里，如果指定的字体文件不存在（比如系统没装对应中文字体），有什么推荐的兜底处理吗？另外注意到最后的`compress`函数好像没贴完，是打算后续再补充还是漏掉了？期待完整版，先收藏学习！

热心网友2

非常实用的脚本，感谢分享！特别是`PhotoProcessor`类的设计简洁易用，直接就能套用到自己的工作流里。有个小建议：`add_watermark`里字体路径是硬编码的，实际部署时最好加个`font_path`参数或者自动检测系统字体，不然Windows和Mac上容易报FileNotFoundError。另外压缩时如果能保留原图目录结构就更完美了，方便子文件夹批量处理。