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缩放图片是图片处理中最常见的操作，但很多人直接用resize()默认参数，结果图片模糊、锯齿严重。本文讲清楚 PIL 缩放时如何保证高质量输出。

一、先看效果对比

同一张图缩小到 800×600，不同参数的效果：

二、核心：指定resample参数

PIL 的resize()默认用BILINEAR，质量一般。高质量缩放只需加一个参数：

fromPILimportImage img=Image.open("大图.jpg")# ❌ 默认（质量一般）small=img.resize((800,600))# ✅ 高质量（推荐）small=img.resize((800,600),resample=Image.LANCZOS)

一句话：加上resample=Image.LANCZOS，就够了。

三、所有滤波器对比

结论：只要不是追求速度，无脑选 LANCZOS。

四、PIL 版本差异

PIL 10.0+（2024年后）写法有变化：

# 旧版本（< 10.0）img.resize((800,600),resample=Image.LANCZOS)# 新版本（>= 10.0）img.resize((800,600),resample=Image.Resampling.LANCZOS)

两种都能用，新版本更规范。

五、保存时也要注意质量

缩放完保存 JPEG 时，默认quality=75，会再次压缩导致模糊。保存时也要指定质量：

small.save("out.jpg",quality=95,subsampling=0)

六、完整高质量流程

fromPILimportImage img=Image.open("大图.jpg")# 1. 缩放（LANCZOS 保证缩放质量）small=img.resize((800,600),resample=Image.LANCZOS)# 2. 保存（quality=95 保证保存质量）small.save("小图.jpg",quality=95,subsampling=0,optimize=True)

三步：LANCZOS 缩 → quality=95 存 → subsampling=0 禁色度采样。

七、放大图片也用 LANCZOS

很多人以为放大该用 NEAREST 保持像素感，错。LANCZOS 放大同样最优：

# 放大 2 倍，依然用 LANCZOSbig=img.resize((4000,3000),resample=Image.LANCZOS)

NEAREST 放大只会出现马赛克，LANCZOS 放大细节更自然。

八、常见坑

九、总结

记住一句话：resize加LANCZOS，save加quality=95，图片质量就有保障了。