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：
目录结构
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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这一波大模型产业落地浪潮里，不少企业其实处在 “干瞪眼“的状态。
一种情况是，很多大模型产品看得见却摸不着，在台上一个个遥遥领先——今天Sora技精四座，明天英伟达的机器人又赢得满堂彩，可是到了台下一问：啥时候能用上啊？答曰：遥遥无期。
另一种情况是，企业想用上大模型，却又难免瞻前顾后——既要考虑场景融合，又得兼顾安全性，还要考虑打通现有系统，再加上各种部署成本和繁琐的采购流程……最后只能拂袖：罢了，再等等吧。
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稳了！魔兽国服回归的3条重磅消息！官宣时间再确认！
昨天有一位朋友在大神群里分享，自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
这里面让他访问的是一个国服的战网网址，com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
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