缩放：fit、cover 与裁剪位置

缩放要先选定画布，再选定裁剪。fit inside 把整张图放进 400 × 400，不放大小图。cover 把结果铺满 600 × 300，这张横图因此要从上下裁掉一条。裁切点可以是中心、靠上的一边，或熵较高的区域。正方形 cover 只会裁左右，north 不会改变画面，所以这里用更宽的目标来露出上方裁剪。

几何合集里的固定坐标裁剪和任意角度旋转不是这一页。那一组操作见缩放、裁剪、旋转与翻转。

输入

用于 fit 与 cover 的苏州东方之门夜景原图 — 输入：JPEG1938 × 1292

四种画布

参考图由 govips v2.19.0 通过缩略图接口生成，libvips 8.17.3，WebP quality 82，且不允许放大。north 在 libvips 里对应 crop=low：这条更宽的目标裁的是上下方向，低坐标就是保留上方。sharp 使用 position: "north" 表达同一个产品意图。

缩小到 400 像素边界内的夜景 — fit inside400 × 267, 14,990 bytes

以中心裁成 600×300 的夜景 — cover centre600 × 300, 30,842 bytes

保留上方并裁成 600×300 的夜景 — cover north600 × 300, 26,506 bytes

按熵裁成 600×300 的夜景 — cover entropy600 × 300, 30,600 bytes

if err := vips.Startup(nil); err != nil { return err }
defer vips.Shutdown()

write := func(name string, width, height int, crop vips.Interesting) error {
    image, err := vips.NewThumbnailWithSizeFromFile("input.jpg", width, height, crop, vips.SizeDown)
    if err != nil { return err }
    defer image.Close()
    params := vips.NewWebpExportParams()
    params.Quality = 82
    data, _, err := image.ExportWebp(params)
    if err != nil { return err }
    return os.WriteFile(name, data, 0o644)
}
if err := write("fit-inside.webp", 400, 400, vips.InterestingNone); err != nil { return err }
if err := write("cover-centre.webp", 600, 300, vips.InterestingCentre); err != nil { return err }
if err := write("cover-north.webp", 600, 300, vips.InterestingLow); err != nil { return err }
return write("cover-entropy.webp", 600, 300, vips.InterestingEntropy)

const jobs = [
  ['fit-inside.webp', { width: 400, height: 400, fit: 'inside', withoutEnlargement: true }],
  ['cover-centre.webp', { width: 600, height: 300, fit: 'cover', position: 'centre', withoutEnlargement: true }],
  ['cover-north.webp', { width: 600, height: 300, fit: 'cover', position: 'north', withoutEnlargement: true }],
  ['cover-entropy.webp', { width: 600, height: 300, fit: 'cover', position: 'entropy', withoutEnlargement: true }],
];
for (const [name, resize] of jobs) {
  await sharp('input.jpg').resize(resize).webp({ quality: 82 }).toFile(name);
}

jobs = [
    ("fit-inside.webp", "none", 400, 400),
    ("cover-centre.webp", "centre", 600, 300),
    ("cover-north.webp", "low", 600, 300),
    ("cover-entropy.webp", "entropy", 600, 300),
]
for name, crop, width, height in jobs:
    image = pyvips.Image.thumbnail("input.jpg", width, height=height, size="down", crop=crop)
    image.write_to_file(name, Q=82)

vips thumbnail input.jpg 'fit-inside.webp[Q=82]' 400 --height 400 --size down --crop none
vips thumbnail input.jpg 'cover-centre.webp[Q=82]' 600 --height 300 --size down --crop centre
vips thumbnail input.jpg 'cover-north.webp[Q=82]' 600 --height 300 --size down --crop low
vips thumbnail input.jpg 'cover-entropy.webp[Q=82]' 600 --height 300 --size down --crop entropy

跨绑定边界

fit 为 400 × 267，三张 cover 为 600 × 300，均为 3 通道且没有 Alpha。sharp 使用自带的 libvips 8.18.7，其余三个使用 8.17.3。熵裁剪依赖图像内容，同一次运行的窗口不能写成固定坐标。

下一步

访问模式决定大图缩略图能不能留在顺序路径，见顺序访问、随机访问与实体化。

来源