Python 如何使用PIL（或其他任何工具）动态调整图像大小，使之与文本大小一致？

我希望创建的图像的大小根据写入的字符串动态更改。我的代码目前所做的是，通过PIL和docx实现，从word文档中获取数据，并将其放入单个字符串中，然后通过一些循环对其进行解析，以便为字符串中的特定文本摘录输出图像，这些文本摘录从关键字一直到零件号。为了仅显示完全必要的内容，以下是我需要帮助的代码部分：

for match in find_matches(text=docText, keywords=("responsive", "detecting", "providing")):
    W, H = 300, 300
    body = Image.new('RGB', (W, H), (255, 255, 255))
    border = Image.new('RGB', (W + 4, H + 4), (0, 0, 0))
    border.save('border.png')
    body.save('body.png')
    patent = Image.open('border.png')
    patent.paste(body, (2, 2))
    draw = ImageDraw.Draw(patent)
    font = ImageFont.load_default()
    current_h, pad = 100, 20

    for key in textwrap.wrap(match, width=45):
        line = key.encode('utf-8')
        w, h = draw.textsize(line, font=font)
        draw.text(((W - w) / 2, current_h), line, (0, 0, 0), font=font)
        current_h += h + pad
    for count, matches in enumerate(match):
        patent.save(f'{match}.png')

从这段代码和我的其他代码中，我还有一个源文档文件，我将仅显示以下图像：

最后，根据我当前的代码，我能够获得以下图像输出：

我们的目标是能够删除图像中的所有空白，或者尽可能多地删除空白，并将其添加到创建图像的自动过程中，以使空白尽可能少，并使图像边框以相同的框格式正好围绕文本。作为一个额外的好处，这是完全不需要的，因为我主要是问空白的问题，如果有一个快速修复，使“249C”和类似的零件号在最后一行没有其他文字加入他们，这也将是伟大的，但我的首要问题是使图像适合文本的大小

这是一个我希望我的输出是什么样子的示例，除了每个框都是它自己的图像外：

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似乎您可以完全控制图像上的文本，这意味着如果您将文本添加到具有白色背景的图像中，您可以准确地知道黑色像素的位置。使用此图像，您可以通过计算每行/每列中的黑色像素来确定“边框”，并可以获得边框的位置

例如：

image  = cv2.imread("image-file")
grayImage = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
nrows, ncols = grayImage.shape
isBlackPixelMat = grayImage < 100
numOfPixelInColumn = isBlackPixelMat.sum(axis=0)

# find start column
k = 0;
while k < ncols and numOfPixelInColumn[k] == 0:
    k += 1
startColumn = k

# find end column
k = ncols - 1

while k > 0 and numOfPixelInColumn[k] == 0:
    k -= 1
endColumn = k

# draw lines

cv2.line(image, (startColumn, 0), (startColumn, ncols - 1), color=(255, 0, 0))
cv2.line(image, (endColumn, 0), (endColumn, ncols - 1), color=(255, 0, 0))

image=cv2.imread（“图像文件”）
grayImage=cv2.CVT颜色（图像，cv2.COLOR\u BGR2GRAY）
nrows，ncols=灰度图像.shape
isBlackPixelMat=灰度图像<100
numOfPixelInColumn=isBlackPixelMat.sum（轴=0）
#查找起始列
k=0；
当k0且numOfPixelInColumn[k]==0时：
k-=1
endColumn=k
#划线
线（图像，（startColumn，0），（startColumn，ncols-1），颜色=（255，0，0））
线（图像，（endColumn，0），（endColumn，ncols-1），颜色=（255，0，0））

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似乎您可以完全控制图像上的文本，这意味着如果您将文本添加到具有白色背景的图像中，您可以准确地知道黑色像素的位置。使用此图像，您可以通过计算每行/每列中的黑色像素来确定“边框”，并可以获得边框的位置

例如：

image  = cv2.imread("image-file")
grayImage = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
nrows, ncols = grayImage.shape
isBlackPixelMat = grayImage < 100
numOfPixelInColumn = isBlackPixelMat.sum(axis=0)

# find start column
k = 0;
while k < ncols and numOfPixelInColumn[k] == 0:
    k += 1
startColumn = k

# find end column
k = ncols - 1

while k > 0 and numOfPixelInColumn[k] == 0:
    k -= 1
endColumn = k

# draw lines

cv2.line(image, (startColumn, 0), (startColumn, ncols - 1), color=(255, 0, 0))
cv2.line(image, (endColumn, 0), (endColumn, ncols - 1), color=(255, 0, 0))

image=cv2.imread（“图像文件”）
grayImage=cv2.CVT颜色（图像，cv2.COLOR\u BGR2GRAY）
nrows，ncols=灰度图像.shape
isBlackPixelMat=灰度图像<100
numOfPixelInColumn=isBlackPixelMat.sum（轴=0）
#查找起始列
k=0；
当k0且numOfPixelInColumn[k]==0时：
k-=1
endColumn=k
#划线
线（图像，（startColumn，0），（startColumn，ncols-1），颜色=（255，0，0））
线（图像，（endColumn，0），（endColumn，ncols-1），颜色=（255，0，0））

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这非常接近，但我如何将颜色更改为黑色？此外，如何在代码中实现这一点？我发现在for循环中，我很难将注意力集中在变量等的放置位置。这非常接近，但我如何将颜色更改为黑色？此外，如何在代码中实现这一点？我发现使用for循环时，我很难将注意力集中在变量等的放置位置。