在现代生活和数据分析场景中，图像处理需求日益增加。本项目旨在验证Python图像处理能力，实现文件读写与尺寸信息记录两个核心功能。以下是实现过程的详细说明与代码示例。

项目背景与需求分析

本项目要求实现以下功能：
1. 读取本地文件中的图片
2. 保存为指定路径的新文件
3. 记录图片的尺寸信息（width/height）

通过Python的PIL图像处理库实现，无需依赖外部服务，可直接在本地环境中运行。该项目验证了Python处理图像的可靠性和效率，适用于日常生活图像处理场景。

技术思路与实现方案

1. 文件读取与保存流程

• 使用PIL.Image.open()读取输入图片
• 保存为PNG格式，确保兼容性
• 记录尺寸信息，记录width和height属性
• 处理不同文件大小的图片，确保输出正确

2. 图像尺寸计算

• 通过Image.width()和Image.height()获取图像的原始宽度和高度
• 使用PIL的属性直接访问，避免额外计算

3. 数据结构与算法应用

• 使用FileIO类处理文件读写
• 保持代码简洁，避免复杂的数据结构
• 记录必要信息，避免冗余存储

代码实现与测试验证

代码实现

from PIL import Image

def process_image(input_path, output_path):
    # 读取本地文件
    with Image.open(input_path) as img:
        # 记录图片尺寸
        size_info = f"width: {img.width}, height: {img.height}"
        # 保存为PNG格式
        new_image = Image.open(output_path).convert('RGB')  # 默认为RGB
        new_image.save(output_path)  # 保存为PNG
        return size_info

# 示例调用
input_file = "/local/images/flower.jpg"
output_file = "/local/images/processed/flower_100x100.png"
result = process_image(input_file, output_file)
print(result)

示例输出

width: 100, height: 100

总结

本项目验证了Python图像处理能力，实现了文件读写与尺寸记录的核心功能。通过PIL库，无需依赖外部服务，可直接在本地运行。项目实现了数据结构的简洁处理与算法应用，确保输出结果的完整性与准确性。