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如何利用python實現(xiàn)圖片批處理

 更新時間:2021年03月30日 09:08:15   作者:會飛的小菜雞  
這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于如何利用python實現(xiàn)圖片批處理的相關(guān)資料,文中通過示例代碼介紹的非常詳細,對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價值,需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧

前言

在訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之前,我們往往需要對數(shù)據(jù)集進行批量處理。本文以圖片為例,介紹如何使用python實現(xiàn)圖片的批量處理,包括批量命名,批量更改圖像像素,批量對圖片進行Harris、Canny……

在此通過以下示例講解圖片遍歷方法,并以shi-Tomasi角點檢測算法為例,對圖片進行批量處理。

可實現(xiàn)的功能:

(1)遍歷某一文件夾下的所有圖片,示例代碼針對所有.jpg格式的圖片;

(2)對所有圖片均進行shi-Tomasi角點檢測處理;

(3)將處理好后的每張圖片保存至新的文件夾下。

import cv2
import numpy as np
import glob
import os

def Harris(img):
# 1 讀取圖像,并轉(zhuǎn)換成灰度圖像
 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 2角點檢測——Shi-Tomasi
 corners = cv2.goodFeaturesToTrack(gray,100,0.01,10)
 corners = np.int0(corners)
 print(len(corners))
 for i in corners:
  x, y = i.ravel()
  cv2.circle(img, (x, y), 3, 255, -1)
 return img
# 圖片批量處理
def pichuli():
 nums = 1
 for files in glob.glob(r'C:\Users\********\*.jpg'):
  img = cv2.imread(files)
  # 輸出路徑
  opfile = r'C:\Users\***********/'
  # 判斷opfile是否存在,不存在則創(chuàng)建
  if (os.path.isdir(opfile) == False):
   os.mkdir(opfile)
  img = Harris(img)
  image_path = opfile + '('+str(nums)+')'+'.jpg'
  cv2.imwrite(image_path,img)
  nums += 1
 print('批處理結(jié)束')

if __name__ == '__main__':
 pichuli()

Python批量修改圖片大小

# -*- coding: utf-8 -*- 
''' 
 
''' 
import os 
from PIL import Image 
 
pic_dir = r"H:\新建文件夾" 
for filename in os.listdir(path=pic_dir): 
  if filename.startswith("SAM"): 
    pic_path = os.path.join(pic_dir, filename) 
    print (pic_path) 
    img = Image.open(pic_path ) 
    new_size = tuple( [ size//3 for size in img.size] ) # 高度、寬度均變?yōu)樵瓉淼?/3 
    new_img = img.resize( new_size) 
    new_name = os.path.join(pic_dir, "small_" + filename) 
    new_img.save(new_name )

總結(jié)

到此這篇關(guān)于如何利用python實現(xiàn)圖片批處理的文章就介紹到這了,更多相關(guān)python圖片批處理內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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